Deși poate fi satisfăcător să vezi pe smartwatch câte „calorii arse” ai după un antrenament, numărul este adesea inexact, cu erori estimate între 30% și 80%. Dispozitivul doar estimează pe baza ritmului cardiac, mișcării încheieturii, înălțimii și a greutății, fără a măsura direct energia consumată. Dar cercetătorii au găsit o metodă mai precisă de a măsura caloriile arse.
Cercetători în biomecanică de la Harvard University (SUA) au găsit o metodă mai precisă de a măsura caloriile arse. Un studiu realizat în laboratorul lui Patrick Slade, profesor la John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS), prezintă OpenMetabolics, un asistent de monitorizare open-source bazat pe smartphone, care folosește Inteligența Artificială (AI) pentru a transforma activitatea mușchilor picioarelor în estimări ale caloriilor arse.
Testele pe participanți umani au arătat că dispozitivul este de două ori mai precis decât ceasurile și brățările de fitness comerciale. Pe lângă măsurători mai exacte, tehnologia ar putea îmbunătăți calitatea studiilor privind efectele activității fizice asupra sănătății.
„Activitatea fizică este esențială pentru multe aspecte ale sănătății. Fiind bazat pe smartphone, sistemul poate fi implementat ușor la scară largă, inclusiv în zone defavorizate”, a explicat Slade.
:format(webp):quality(80)/https://www.descopera.ro/wp-content/uploads/2026/02/precisa-de-a-masura-caloriile-arse_Haedo-Cho_Slade-lab-at-Harvard_eurekalert_descopera-2.jpg)
Studiul, publicat în Communications Engineering, a fost condus de doctorandul Haedo Cho, care a adaptat un model de învățare automată dezvoltat anterior în laborator. Modelul utilizează date continue de mișcare colectate prin giroscopul și accelerometrul telefonului, interpretând mișcările picioarelor ca indicatori ai energiei consumate.
Versiunile anterioare necesitau echipamente personalizate atașate pe picior. Cho a reconfigurat sistemul astfel încât să funcționeze doar cu senzorii telefonului, pentru persoane și activități variate, apropiindu-l de o aplicație comercială sau un instrument de cercetare accesibil, scrie EurekAlert.
Pentru validare, echipa a testat modelul pe 30 de participanți de vârste și niveluri de fitness diferite, comparând rezultatele cu cele oferite de dispozitive populare precum Fitbit. Participanții au mers, au pedalat și au urcat scări, în scenarii care imitau viața reală, cu variații de ritm similare celor din activitățile zilnice.
Cercetătorul a creat și un model de corectare a mișcărilor telefonului în buzunar, pentru a menține acuratețea datelor indiferent de poziție sau de tipul de îmbrăcăminte.
Motivația sa a fost și lipsa datelor despre activitatea fizică în multe regiuni unde smartwatch-urile sunt rare, dar smartphone-urile sunt răspândite. Ca maratonist, Cho a observat personal discrepanțe mari între efortul perceput și valorile afișate de dispozitive.
Echipa explorează acum utilizarea tehnologiei pentru provocări globale de sănătate, cu sprijinul Harvard Impact Labs Fellowship, concentrându-se pe riscurile cardiovasculare din țările din America Latină.
Test de cultură generală. Ce văd oamenii orbi?
Cercetătorii din Hong Kong au descoperit de ce exercițiile fizice ajută oasele să rămână puternice
Ce se întâmplă în creier atunci când petreci prea mult timp online?