INFORMACIÓN EMPRESARIAL 25 A través de inteligencia artificial se están detectando qué características de los modelos testados producen satisfacción en los usuarios, con la finalidad de aplicar estos criterios de confort en el diseño y en la fabricación del calzado Tras un testeo con 50 usuarios y 16 modelos de calzado, Inescop ha trasladado todo su trabajo de laboratorio a investigadores de la UniversidadMiguel Hernández de Elche con el objetivo de que estos desarrollen un modelo predictivo diseñado para automatizar la percepción del usuario sobre el calzado. Los investigadores del Centro de Investigación Operativa (CIO) han desarrollado estos modelos predictivos en base a 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. Los investigadores del CIO han llevado a cabo un análisis de datos que predice la percepción del confort en diferentes modelos de calzado deportivo y en diferentes condiciones. Estos datos provienen de las pruebas de laboratorio de Inescop en el marco del proyecto de I+D+i #THERMODELSHOE, financiado por el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (Ivace), y en el cual Panter participa. En estos ensayos, a partir de nueve métricas, se recogieron índices de humedad, temperatura y transpirabilidad del calzado y variables biométricas de determinadas zonas del pie de los sujetos que participaron en el estudio. Aunque el proyecto está en una fase inicial, ya se ha podido predecir la sensación de confort de los sujetos, y en algunos de los casos los modelos han alcanzado precisiones superiores al 90%. A través de esta herramienta se están detectando qué características de los modelos testados producen satisfacción en los usuarios, con la finalidad de aplicar estos criterios de confort en el diseño y en la fabricación del calzado.
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