Titulo Estágio
Desenvolvimento de sistema de recomendação de atividades físicas, lúdicas e sociais para plataforma digital do contexto fitness.
Local do Estágio
Instituto Pedro Nunes, Coimbra (Laboratório de Informática e Sistemas)
Enquadramento
Nos últimos anos, a tecnologia tem vindo a assumir um papel crucial na transformação do setor do fitness, impulsionando a otimização de processos e a melhoria da experiência do utilizador. Contudo, face à crescente competitividade e à procura por soluções cada vez mais personalizadas e eficazes que considerem os objetivos, necessidades e preferências individuais dos praticantes(1), as plataformas atuais revelam limitações.
O projeto Koachy surge como uma resposta a estas necessidades, propondo uma plataforma inteligente e integrada para o acompanhamento de atletas e a gestão de ginásios. Esta solução visa revolucionar o setor através da incorporação de diversas funcionalidades inovadoras, como um sistema de recomendação de treinos personalizados baseado em Inteligência Artificial (IA), explorando técnicas como redes neuronais profundas para recomendações(2) e orientado aos objetivos do atleta; um sistema de previsão do cumprimento desses objetivos, recorrendo a modelos preditivos para antecipar o sucesso do atleta(3); uma solução de gamificação dinâmica e autónoma para motivar os atletas, considerando os seus impactos positivos e desafios na indústria do fitness(4); uma aplicação móvel "Atleta 360" que oferece uma visão holística do percurso do atleta; e um sistema de otimização do agendamento de aulas de grupo.
No âmbito desta proposta de estágio, o foco recairá no desenvolvimento de uma prova de conceito para a solução de gamificação da plataforma Koachy, através de um sistema de recomendação abrangendo atividades físicas, lúdicas e de interação social. Considerando que a plataforma global se encontra em desenvolvimento, este trabalho utilizará uma abordagem baseada na criação de datasets inteiramente sintéticos, recorrendo a ferramentas de Inteligência Artificial Generativa (GenAI).
O projeto, entretanto, dispõe de várias fontes de informação reais que podem servir de base para a criação dos datasets sintéticos, no contexto de gamificação. Dentre eles, o projeto dispõe, mas não se limita à:
- Histórico de aulas em grupo com seus respetivos participantes (cerca de 6000 aulas
- Avaliações físicas realizadas desde 2020 em mais de 5000 atletas
- Conjunto de planos de treino de mais de 1000 atletas distintos
- Histórico de acessos de atletas nos ginásios desde 2020
____
(1)Tawfik, S., Toledo, M. J. L., & Besser, L. M. (2019). Gym users' knowledge of exercise and perception of exercise barriers: A cross-sectional study. Journal of Sports Science & Medicine, 18(4), 697-705.
(2)Covington, P., Adams, J., & Sargin, E. (2016, September). Deep neural networks for youtube recommendations. In Proceedings of the 10th ACM conference on recommender systems (pp. 191-198).
(3)Mahyari, A., & Pirolli, P. (2021, September). Physical exercise recommendation and success prediction using interconnected recurrent neural networks. In 2021 IEEE International Conference on Digital Health (ICDH) (pp. 148-153). IEEE.
(4)Ozdamli, F., & Milrich, F. (2023). Positive and negative impacts of gamification on the fitness industry. European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education, 13(8), 1411-1422.
Objetivo
O objetivo central deste projeto de mestrado é o desenvolvimento de um sistema de recomendações de atividades físicas, atividades lúdicas, interação e engajamento social para uma plataforma digital de interação entre utilizadores de um ginásio desportivo.
Através da plataforma digital (desenvolvida por outra equipa no âmbito projeto), os utilizadores do ginásio poderão interagir com diversos aspetos do ginásio: operações logísticas como marcação de treinos individuais ou aulas coletivas; definição e acompanhamento de metas pessoais desportivas, definição e acompanhamento de metas relacionadas à saúde e beleza pessoal; interação social e competitiva com outros utilizadores. A coleta de dados consequente deste panorama de interações deverá permitir a criação de estratégias de gamificação e recomendação de atividades, que ajudem os utilizadores a atingir os seus objetivos pessoais e ao mesmo tempo mantenha a fidelidade e engajamento com o ginásio.
Este sistema de recomendação deverá ser concebido com base em estratégias atuais de aprendizagem de máquina e inteligência artificial, permitindo-o adaptar-se ao perfil de cada utilizador e aos diferentes tipos de dados colecionados pela plataforma.
No âmbito deste projeto de mestrado, espera-se apenas uma demonstração de viabilidade e prova de conceito de implementação, que permita experimentação e informe as outras equipas envolvidas no projeto (desenvolvimento da plataforma, desenvolvimento de experiências de gamificação, desenvolvimento de sistema de captura de dados biométricos, entre outras). Neste sentido, a base de dados de utilizadores e os datasets necessários para o desenvolvimento do protótipo deverão ser inteiramente sintéticos. Para esta finalidade, deverão ser utilizadas ferramentas de inteligência artificial generativas (5)(GenAI) que permitam a criação de utilizadores de diferentes perfis e datasets pertinentes para cada um deles.
(5)https://www.leanscope.ai/en/ai-persona-generator/
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Durante o 1º semestre, o plano de trabalho será composto pelas seguintes atividades:
• Estudo e escrita do estado-da-arte de sintetização de datasets utilizando GenAI
• Estudo e escrita do estado-da-arte de sistemas de recomendação e gamificação no contexto fitness
• Desenvolvimento de um dataset gerado por GenAI, com diferentes perfis de utilizadores de um ginásio desportivo.
• Escrita do relatório intermédio.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Durante o 2º semestre, o plano de trabalho será composto pelas seguintes atividades:
• Desenvolvimento e implementação de uma prova de conceito de um sistema de recomendação de atividades físicas.
• Desenvolvimento e implementação de uma prova de conceito de um sistema de recomendação de atividades lúdicas (gamificação) e sociais.
• Desenvolvimento de uma aplicação protótipo com API de interação entre base-de-dados e sistema de recomendação.
• Escrita da dissertação.
Condições
Este trabalho será integrado num projeto de investigação cofinanciado, sendo que o aluno poderá candidatar-se a uma bolsa de investigação para licenciado no âmbito deste projeto, nos termos da legislação aplicável e regulamentos do IPN. O valor da bolsa é de 1040,98€, em linha com a tabela de bolsas de investigação da FCT.
Observações
Áreas de especialidade:
• Gamificação
• Sistemas de Recomendação
• Inteligência Artificial Generativa (GenAI)
• Engenharia de Software
Orientador
Carlos Aparecido Serrato Júnior
cjunior@ipn.pt 📩