Relógio inteligente comum passa a acompanhar movimentos do corpo inteiro sem uso de câmeras
Pesquisadores da Universidade Cornell desenvolveram o sistema EchoMotion, que permite a um relógio inteligente comum estimar os movimentos de todo o corpo em tempo real por meio de ondas ultrassônicas e inteligência artificial, sem uso de câmeras. Os testes registraram erro médio inferior a 10 centímetros por articulação, valor que caiu para cerca de 6 centímetros após calibração de 12 minutos, e o consumo estimado é de aproximadamente 12 miliwatts
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Pesquisadores da Universidade Cornell, nos Estados Unidos, conseguiram fazer um relógio inteligente comum acompanhar os movimentos do corpo inteiro em tempo real, sem câmeras e sem nenhum acessório além do próprio aparelho no pulso. O dispositivo emite ondas ultrassônicas que se refletem em braços, tronco e pernas, e um pequeno modelo de inteligência artificial interpreta esses ecos para estimar a posição de cada articulação e a forma como ela se desloca.
O sistema, batizado de EchoMotion, nasceu no SciFi Lab da universidade, sob coordenação de Cheng Zhang, e foi apresentado em outubro na conferência UbiComp, realizada em Xangai. Na demonstração, a equipe exibiu uma réplica impressa em 3D de um relógio equipada com dois alto-falantes e dois microfones. Os alto-falantes envolvem o usuário em uma esfera de ondas inaudíveis, enquanto os microfones captam os retornos produzidos pelos membros em movimento.
Como o sistema foi calibrado e testado
Para ajustar o funcionamento, dez voluntários realizaram 18 exercícios com o protótipo preso ao punho não dominante. A posição de 12 articulações, da cabeça aos tornozelos, foi comparada com os dados registrados por câmeras. Em uma segunda etapa, 15 novos participantes usaram um Samsung Galaxy Watch 6 sem qualquer modificação, aparelho que possui apenas um alto-falante e um microfone.
Os resultados indicaram erro médio inferior a 10 centímetros por articulação. Com uma calibração única de 12 minutos, esse valor caiu para cerca de 6 centímetros. O mesmo modelo funcionou em um Galaxy Watch 7 e em um Pixel Watch 3, do Google, sem necessidade de novo treinamento.
Em duas academias, cinco pessoas treinaram cercadas por outros usuários e com música de fundo a 76 decibéis. O relógio reconheceu 20 exercícios, como agachamentos, afundos e flexões, com falhas praticamente nulas, e registrou as repetições com erro médio de menos de uma por série.
Consumo de energia e privacidade
De acordo com os pesquisadores, o sistema consome cerca de 12 miliwatts, valor aproximadamente 40 vezes menor que o de uma câmera portátil. Uma sessão de 30 minutos drenou entre 5% e 6% da bateria. Como o funcionamento depende de som e não de imagem, a tecnologia dispensa câmeras no ambiente e preserva a privacidade de quem treina e de quem está por perto.
Ao testar o aparelho fora do laboratório, com dez participantes em uma sala pequena, um corredor estreito e próximo a uma rua barulhenta, a equipe constatou que nem os móveis nem o ruído comprometeram a leitura. O corredor, porém, apresentou desempenho inferior, com erro médio subindo para 7,12 centímetros, frente aos 6,41 centímetros do conjunto geral. A causa seriam os ecos refletidos por outras pessoas, situação comum em academias. Mahmud estima que, com dados de milhares de usuários, o modelo passe a interpretar movimentos mesmo em locais lotados.
Limitações e possíveis aplicações
O estudo reconhece restrições. Roupas de manga comprida prejudicam o sinal, e o usuário precisa usar peças curtas ou dobradas. Os pesquisadores também não avaliaram o funcionamento quando a pessoa caminha ou corre durante outro movimento. Nos testes, os dados eram processados em um notebook, e não no próprio relógio.
Entre os usos apontados estão o acompanhamento da reabilitação, a melhoria da realidade virtual combinada a óculos inteligentes e a orientação de técnica em modalidades como ioga, pilates e tai chi. Mahmud também vislumbra um cenário em que dispositivos vestíveis registrem a rotina completa do usuário, desde que ele aceite esse nível de monitoramento.
Miguel Palencia, ex-jogador do Real Madrid e atualmente personal trainer voltado à saúde e ao alto rendimento, avalia que o sistema pode ser útil para identificar erros grosseiros em iniciantes e para exercícios domiciliares de reabilitação. Ele considera, porém, que a ferramenta não substitui a análise presencial em treinos de rendimento, pois não mediria velocidade máxima de repetições nem desvios como o colapso dos joelhos para dentro. Também ressalta que uma postura aparentemente incorreta pode ser adequada em determinados contextos clínicos, algo que um aparelho dificilmente interpretaria.