El Instituto Universitario de Investigación ‘Centro de Investigación Operativa (CIO)’ de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche ha llevado a cabo un análisis de datos en el que se predice la percepción de confort de diferentes modelos de calzado y en diferentes condiciones ambientales y biométricas. Los datos provienen de los experimentos de laboratorio, llevados a cabo por INESCOP en sus instalaciones, en el marco del proyecto THERMODELSHOE (Proyectos I+D+i IVACE 8).

Fuente: UMH

En estos experimentos 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. Los investigadores del CIO de la UMH Álex Rabasa y Kristina Polotskaya 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%. 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.