Objetivos

El objetivo general del proyecto CUSTOM_DHM, que afronta su segunda anualidad, es aprovechar la perspectiva holística que se dispone de los modelos digitales humanos (modelos 3D) para integrarlos en aplicaciones en las que aporten un valor añadido. Se desarrollarán herramientas innovadoras que permitan su análisis 3D y/o 4D para los 4 sectores de mayor potencial y que han demostrado ser los más proclives a renovar el proceso de innovación y diseño de sus productos y servicios incorporando información digital de los usuarios: indumentaria, audiovisual, salud nutricional y ortoprotésico.

Para alcanzar el objetivo general, se plantean los siguientes objetivos específicos:

• Desarrollar estrategias de integración de modelos digitales humanos en entornos virtuales, y herramientas específicas con las que empresas puedan cuantificar de forma objetiva el efecto y/o la funcionalidad de sus productos.


• Explorar y desarrollar herramientas que permitan explotar el modelo digital humano, entre otras, una cinta métrica dinámica capaz de adaptarse a cualquier secuencia de movimientos, indicadores que permitan estimar riesgos para la salud o realizar diagnósticos por cambio de volumen del cuerpo o segmentos corporales.


• Trabajar en la evolución de los algoritmos de ajuste de mallas en movimiento para poder obtener modelos digitales humanos animados, reproduciendo con realismo y precisión el movimiento y la deformación de los tejidos blandos en una amplia variedad de movimientos.


• Seguir generando conocimiento en torno al Human-Centered Deep Learning y explotarlo en las diferentes tecnologías de escaneado y procesado de datos para hacer los desarrollos más robustos, fiables, y rápidos, redundando en una mejor experiencia de uso para las personas.


• Actualizar y ampliar las funcionalidades de las interfaces de las tecnologías de captura que permitan obtener de forma fácil y sencilla un modelo digital humano o cualquier segmento de él.

Tras las investigaciones realizadas, se han obtenido los siguientes resultados:

• Cinta métrica dinámica: se ha desarrollado una cinta métrica que permite tomar medidas no solo sobre el modelo digital humano en estático, sino también en dinámico.


• Algoritmos de ajuste de mallas de gran precisión de modelos en movimiento. Se ha avanzado para desarrollar algoritmos automáticos de ajuste de mallas más evolucionados y con mayor precisión y en movimientos más diversos y variados, a través del uso de redes neuronales de IA


• Desarrollo de herramientas con las que poder evaluar las características funcionales del producto: herramientas de análisis en 3D y/o 4D con las que poder evaluar cómo se distribuye el tejido blando o la grasa corporal por acción de determinadas prendas de vestir, y de este modo poder cuantificar de forma objetiva el efecto y/o funcionalidad de las mismas.


• Cálculo de indicadores de salud a partir de medidas corporales. Se ha avanzado en la definición de indicadores que permiten estimar riesgos para la salud en materia de obesidad y riesgo metabólico, o permiten realizar diagnósticos por cambio de volumen del cuerpo o segmentos corporales.


• Estrategias de integración de modelos digitales humanos en entornos virtuales para la recomendación de talla: se han realizado estudios piloto para analizar la aplicabilidad de estos modelos.

Accede a un artículo sobre el proyecto y sus principales resultados aquí.