Predecir el confort en zapatos por variables como la sudoración y la temperatura que alcanza el pie. Esa es la última misión que tiene el Centro Tecnológico del Calzado (Inescop) de Elda. Recientemente encargó a investigadores de la Universidad Miguel Hernández de Elche que trasladasen todo el trabajo de laboratorio, tras un testeo con 50 usuarios y 16 modelos de deportivas, a un modelo predictivo que se ha diseñado para automatizar la percepción que tiene el usuario sobre ciertos zapatos.
La idea futura es que los fabricantes puedan predecir de una forma mucho más intuitiva la comodidad y saber qué materiales funcionan mejor ante según las condiciones ambientales a la hora de empezar con sus diseños.
Así las cosas, el ‘Centro de Investigación Operativa (CIO)’ de la UMH de Elche ha llevado a cabo un análisis de datos que predice la percepción de confort de diferentes modelos de calzado deportivo y en diferentes condiciones ambientales y biométricas.
La idea futura es que los fabricantes puedan predecir de una forma mucho más intuitiva la comodidad y saber qué materiales funcionan mejor ante según las condiciones ambientales a la hora de empezar con sus diseños.
Así las cosas, el ‘Centro de Investigación Operativa (CIO)’ de la UMH de Elche ha llevado a cabo un análisis de datos que predice la percepción de confort de diferentes modelos de calzado deportivo y en diferentes condiciones ambientales y biométricas.
Los datos provienen de los experimentos de laboratorio de Inescop en el marco del proyecto TherModelshoe de I+D+i y financiado por el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (Ivace).
En estos experimentos se han recogido en nueve métricas índices de humedad, temperatura y transpirabilidad del calzado y variables biométricas de determinadas zonas del pie. Tal y como indican los investigadores del CIO Álex Rabasa y Kristina Polotskaya, encargados de los modelos, se han empleado técnicas de Machine Learning, que se trata de un campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, permite identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones.
Aunque el proyecto está en una fase inicial, y se vio parcialmente retrasado por el covid, ya se ha podido predecir la sensación de confort de los sujetos y en algunos de los casos los modelos predictivos alcanzan precisiones superiores al 90%. Con esta útil herramienta, 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.
Saray Ricote, investigadora encargada del proyecto TherModelshoe indica que el objetivo próximo es conseguir seguir aumentando la base de datos para que la predicción tenga un 90% de fiabilidad en total y que pueda ofrecer este servicio de predicción a las empresas. Aún y así, la especialista reconoce de antemano que medir algo tan subjetivo como el confort es muy complejo y la idea podría ser en próximas líneas de investigación ampliar la gama de calzado como el de niño o mocasines.
"La idea es aumentar la fiabilidad del modelo para poder ofrecerlo a las empresas"
Los ensayos permiten adelantarse para que las empresas diseñen un modelo pensando de antemano en el confort, todo para evitar que se desechen zapatos que no tienen venta por falta de comodidad y que la vida útil del producto sea mucho más larga. Esta investigación está enfocada al confort térmico donde influye la temperatura y la humedad que se genera en el interior del calzado.
"Al automatizarse los datos se puede puede adelantar cómo los clientes percibirán el zapato"
Se evalúa la permeabilidad al vapor de agua y la resistencia térmica con pruebas de uso con cámaras climáticas y de termografía infrarroja para medir por qué zonas del zapato se evacua más calor.
Se han estudiado las variables dependiendo de si es una deportiva para paddle, para correr o simplemente para acciones de la vida cotidiana como pasear. Al final de ese campo de pruebas se le pasó un cuestionario al medio centenar de participantes para conocer sus percepciones.
Álex Rabasa, uno de los investigadores del CIO que han elaborado el modelo resalta que hasta ahora se venían midiendo las variables de forma manual y con este modelo se permitirá automatizar «evitando que se repitan patrones que conducen al no confort replicando combinaciones de material y situaciones que conducen a que el usuario esté confortable».
"Las empresas podrían enfocar sus diseños y variedad de materiales según la zona del pie"
Kristina Polotskaya, investigadora también de este modelo, destaca que este avance, si sigue desarrollándose, permitirá que las firmas enfoquen sus diseños y variedad de materiales según la zona del pie.
