Avances en la expansión de datos de movimiento con SHRED

Entender el movimiento humano es importante para muchas áreas, incluyendo la salud, la rehabilitación, los deportes y el diseño de dispositivos útiles. Al monitorear los Movimientos, podemos seguir la progresión de enfermedades, guiar la recuperación, evaluar el rendimiento atlético y crear mejores herramientas de asistencia. Tradicionalmente, los expertos usaban mediciones específicas para evaluar el movimiento, como la forma en que las personas caminan o corren. Estas mediciones, conocidas como biomarcadores digitales, incluyen variables como velocidad, ángulos y tiempos de movimiento.

Ciertos factores relacionados con el movimiento han sido vinculados a resultados serios, como el ángulo de la rodilla al lesionarse o cuán variada es la amplitud del paso de una persona, especialmente en adultos mayores que están en riesgo de caídas. En los Estados Unidos, un porcentaje significativo de personas experimenta problemas de movilidad, lo que hace que monitorear el movimiento en situaciones cotidianas sea crucial. Para observar de manera efectiva el movimiento humano fuera de un entorno controlado, necesitamos Sensores que sean portátiles, fáciles de usar, confiables y precisos.

#Tecnologías Actuales de Sensado de Movimiento

Hay varias tecnologías disponibles para el sensado de movimiento, cada una con sus pros y contras en términos de practicidad y exactitud. Los mejores resultados suelen provenir de métodos que involucran configuraciones complejas, como la captura de movimiento óptica o placas de fuerza, pero estos sistemas requieren laboratorios especializados y personal capacitado. Esto puede limitar el acceso para muchas personas.

Por otro lado, dispositivos portátiles más simples, como wearables y teléfonos inteligentes, pueden monitorear el movimiento pero pueden no ser tan precisos. Por ejemplo, se pueden usar unidades de medición inercial (IMUs) y cámaras en situaciones cotidianas, pero obtener lecturas precisas puede ser un desafío debido a problemas como la colocación de los sensores y errores que se acumulan con el tiempo.

#El Rol del Aprendizaje Automático

Los avances recientes en aprendizaje automático han abierto nuevas puertas para analizar el movimiento humano. Los algoritmos pueden procesar grandes cantidades de Datos recolectados de diferentes fuentes, como clínicas de rehabilitación o sensores portátiles, para identificar patrones y relaciones que pueden no ser obvios a simple vista. Estos métodos de aprendizaje automático han sido particularmente útiles para reconocer actividades, capturar movimiento sin marcadores, detectar caídas y combinar datos de varios sensores.

Los investigadores también han explorado cómo inferir razonablemente el movimiento humano a partir de un número limitado de sensores, con el objetivo de reducir la carga de la recolección de datos. Sin embargo, estos enfoques aún no han igualado la precisión de los sistemas especializados de captura de movimiento.

#Presentando el Algoritmo SHRED

Una de las propuestas prometedoras es el Decodificador Recurrente Superficial (SHRED). Esta técnica puede ayudar a reconstruir conjuntos completos de datos de movimiento a partir de algunas mediciones utilizando información histórica de los sensores. La arquitectura de SHRED utiliza una red recurrente, que ayuda a aprender los patrones a lo largo del tiempo, y un decodificador más simple para recrear una vista completa del estado de movimiento a partir de datos limitados.

Lo que diferencia a SHRED es su capacidad para manejar el ruido y las inexactitudes en las mediciones mientras reduce la necesidad de sensores perfectamente colocados. Requiere menos datos para entrenarse en comparación con los modelos de aprendizaje profundo tradicionales, lo que es beneficioso al trabajar con datos de movimiento limitados.

#Nuestros Objetivos con SHRED

Creemos que el algoritmo SHRED puede aprender a mapear mediciones de sensores escasas, como las de un acelerómetro simple, a un conjunto de datos más completo que represente el movimiento humano completo. Nos intriga ver si usar mediciones históricas dará mejores resultados en comparación con otros métodos de modelado.

Además, queremos estudiar cómo la complejidad de las tareas impacta la capacidad del modelo SHRED para ampliar los datos de movimiento. Pensamos que si el modelo se entrena utilizando tareas más complejas, producirá mejores resultados que si se entrena en tareas más simples. Para probar esto, utilizaremos varios conjuntos de datos de código abierto que capturan una variedad de patrones de movimiento.

#Resumen del Método

Nuestro estudio se divide en tres secciones principales:

#Parte A: Técnicas de Modelado

Aquí, explicamos las matemáticas detrás de diferentes técnicas de modelado utilizadas para traducir información de sensores escasa en un conjunto de datos más denso. Esto incluye SHRED, otras redes de decodificación superficial y modelos de regresión lineal.

#Parte B: Conjuntos de Datos Usados

Revisamos los conjuntos de datos de código abierto que hemos elegido para evaluar qué tan bien se desempeña SHRED al expandir los datos. Estos conjuntos incluyen varias actividades, como caminar en una cinta de correr y acciones más dinámicas como bailar.

#Parte C: Complejidad del Movimiento

En esta sección, analizamos cómo la complejidad de las tareas de movimiento afecta la capacidad de SHRED para inferir movimiento.

#Entendiendo la Expansión de Datos

La expansión de datos significa transformar lecturas limitadas de sensores en un conjunto de datos más detallado. Podemos lograr esto a través de dos métodos:

1. Reconstrucción: Completar datos faltantes basados en información conocida.
2. Inferencia: Predecir datos para nuevas situaciones o sujetos no encontrados anteriormente.

#Implementando SHRED para el Movimiento Humano

Probamos qué tan bien SHRED expande los datos de movimiento humano usando varios conjuntos de datos y comparamos su desempeño con otros modelos. Primero, exploramos tareas simples de caminar en una cinta antes de pasar a actividades más complejas como correr y bailar libremente.

#Tareas de Caminar en Cinta

Comenzando con el caminar en cinta, observamos si SHRED podía replicar datos que exhiben patrones regulares. Medimos la precisión de nuestras reconstrucciones de datos comparando la salida de SHRED con datos medidos reales. Experimentamos con dos tipos de mapeos: mapeos personalizados (usando los datos de cada individuo) y mapeos grupales (usando datos de algunos individuos para predecir los datos de otros).

#Recolección de Datos de Captura de Movimiento

Recolectamos datos de movimiento de un grupo de adultos realizando tareas establecidas. Nuestro objetivo era ver si podíamos reconstruir con precisión estados completos de movimiento a partir de mediciones seleccionadas. Se probaron diferentes combinaciones de entradas de sensores para ver cuál funcionaba mejor.

#Datos de Sensores Inerciales

También recolectamos datos de dispositivos portátiles mientras los participantes realizaban diversas acciones. Nuevamente, probamos la capacidad de SHRED para producir resultados precisos basados en datos limitados, comparándola con el desempeño de otros modelos.

#Complejidad en las Tareas de Movimiento

Para examinar aún más las capacidades de SHRED, exploramos cómo la complejidad de los movimientos impactó su desempeño. Esto incluyó tareas donde los individuos debían cambiar sus patrones de marcha. Al observar cuánto variación existía en sus movimientos, buscamos cuantificar la influencia de la complejidad en la expansión de datos de movimiento.

#Explorando Restricciones Ambientales

Observamos cómo el pasar de un entorno controlado como una cinta a configuraciones más dinámicas influenció la expansión de datos. Por ejemplo, en entornos más naturales, notamos una mayor variabilidad en cómo las personas se movían. Esta variabilidad tuvo un impacto notable en la precisión de nuestros resultados.

#Precisión de la Expansión de Datos

A través de todas las pruebas, SHRED pudo expandir con precisión los datos de movimiento, superando a otros modelos en escenarios tanto personalizados como grupales. SHRED registró tasas de error más bajas a través de diferentes conjuntos de datos y tareas. En los ensayos de caminar en cinta, logró un error promedio que fue significativamente menor que el de los modelos competidores.

#Comparando SHRED con Otros Modelos

El uso único de datos históricos de sensores por parte de SHRED resultó en resultados sustancialmente mejorados en comparación con modelos que no utilizaron secuencias temporales. Esto marcó un gran avance en la precisión de la expansión de datos.

#Conclusión

En general, las redes de decodificación recurrente superficial como SHRED son herramientas poderosas para expandir datos de movimiento humano. Pueden mapear efectivamente un número limitado de mediciones de sensores a un conjunto de información más completo, lo que puede ser útil tanto para reconstruir como para inferir movimiento. Estos hallazgos pueden mejorar cómo monitoreamos la salud y el rendimiento en entornos cotidianos.

A medida que buscamos un seguimiento continuo y no intrusivo del movimiento humano, las capacidades de SHRED abren nuevos caminos para evaluaciones personalizadas, especialmente en contextos como la rehabilitación. Comprender el efecto de la complejidad del movimiento es crucial para asegurar precisión en los algoritmos de inferencia, lo que, en última instancia, hace posible aplicar estos métodos en ambientes más naturales.

Al utilizar los enfoques aquí descritos, podemos superar las limitaciones actuales y mejorar la precisión de varias aplicaciones, como el monitoreo de salud, la evaluación de rendimiento y el diseño de dispositivos de asistencia.