La UMH realiza un estudio con técnicas de Machine Learning para la predicción del confort de zapatos

ELCHE. (EFE).- Un estudio del Centro de Investigación Operativa (CIO) de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche predice la percepción de confort de diferentes modelos de calzado según los índices de humedad, temperatura y transpirabilidad y las variables biométricas de determinadas zonas del pie.

Los investigadores del CIO han desarrollado unos modelos predictivos basados en técnicas de Machine Learning, que son capaces de predecir la sensación de confort de los sujetos durante el uso de un grupo de zapatos, en función de las métricas recogidas en laboratorio.

En algunos de los casos, los modelos predictivos alcanzan precisiones superiores al 90 por ciento, según han informado fuentes de la UMH.

Los datos provienen de los experimentos de laboratorio llevados a cabo por INESCOP en sus instalaciones, en los cuales se recogen índices de humedad, temperatura y transpirabilidad del calzado y variables biométricas de determinadas zonas del pie de los sujetos que han participado en el estudio.

De esta manera, INESCOP puede detectar qué características de los modelos testados van a conducir a ciertos niveles de satisfacción de los usuarios y, así, aplicar los cambios oportunos en el diseño y la fabricación de calzado para hacerlo cada vez más confortable