Northridge (California).- Dormir bien podría ser una de las herramientas más poderosas —y menos aprovechadas— para mejorar el rendimiento deportivo universitario. En California State University, Northridge (CSUN), un equipo de investigadores está estudiando cómo la calidad del sueño influye en el desempeño, la recuperación y el riesgo de lesiones en atletas estudiantiles.
El proyecto, conocido como Boracle, busca analizar patrones de descanso mediante dispositivos inteligentes y algoritmos de inteligencia artificial. La meta es clara: usar datos científicos para ayudar a los deportistas a entrenar mejor, reducir lesiones y optimizar su rendimiento en competencias.
La iniciativa surge tras conversaciones entre investigadores y entrenadores del Departamento Atlético de CSUN, quienes manifestaron interés en comprender cómo los datos biométricos pueden traducirse en mejoras concretas en el campo de juego.
¿Qué están investigando exactamente?
El equipo analiza cómo variables fisiológicas durante el sueño —como la frecuencia cardíaca y su variabilidad— pueden revelar niveles de estrés, calidad de descanso y posibles riesgos de lesión.
«El principal marcador que hemos identificado es la variabilidad del ritmo cardíaco», explicó Brandon Ismalej, estudiante de informática y líder del subequipo de Algoritmos Inteligentes (IA). Según el investigador, este indicador permite estimar qué tan estresada está una persona y si podría tener mayor probabilidad de sufrir una lesión en futuros entrenamientos.
Los investigadores utilizan dispositivos portátiles inteligentes que registran datos durante la noche y permiten clasificar las distintas etapas del sueño, incluyendo la fase REM y los periodos de vigilia.
¿Por qué el sueño es clave para los atletas?
El descanso nocturno no solo permite la recuperación muscular, sino que también influye en la concentración, la toma de decisiones y la resistencia física. En atletas universitarios —que además equilibran estudios y entrenamientos— la falta de sueño puede aumentar el estrés fisiológico y afectar el rendimiento académico y deportivo.
Durante conversaciones realizadas en 2023 con 19 atletas de 11 equipos distintos, los investigadores identificaron qué métricas interesaban a los estudiantes y qué datos debían recopilarse. Esa retroalimentación ayudó a diseñar el enfoque actual del proyecto.
Uno de los hallazgos preliminares indica que niveles elevados de estrés pueden alterar el ritmo cardíaco durante el sueño, lo que a su vez podría estar relacionado con mayor riesgo de lesiones.
¿Cómo funciona el proyecto Boracle?
El proyecto fue propuesto por el doctor Nhut Ho, director del Autonomy Research Center for STEAHM y profesor del Departamento de Ingeniería Mecánica de CSUN. La iniciativa es codirigida por el doctor Xunfei Jiang, profesor asociado del Departamento de Ciencias de la Computación, junto con colaboradores de la industria y la academia.
Dentro del proyecto existen varios subequipos. Algunos trabajan en la creación de una plataforma para recopilar y almacenar datos de dispositivos portátiles inteligentes. Otros desarrollan una aplicación web tipo «marketplace» donde los usuarios pueden buscar dispositivos y aplicaciones compatibles. El subequipo de Algoritmos Inteligentes se enfoca en analizar los datos recopilados para detectar patrones relacionados con estrés, actividad física y posibles lesiones.
¿Qué tan precisos son los resultados?
Los modelos de inteligencia artificial utilizados muestran altos niveles de precisión. En el análisis de calidad del sueño, un modelo LSTM alcanzó un 93% de exactitud en la detección de fases de vigilia y sueño REM utilizando bases de datos públicas y datos recopilados por el equipo.
Por su parte, el modelo de detección de estrés logró una precisión del 99% al identificar niveles de estrés a partir de señales fisiológicas durante el sueño.
Estos resultados fueron presentados en CSUNposium, una cumbre de investigación en inteligencia artificial realizada en la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA). Algunos estudiantes recibieron reconocimientos destacados, incluyendo premios a mejor póster y mejor artículo académico en conferencias internacionales como IEEE CCWC 2026.
¿Cuándo comenzarán a participar los atletas?
Actualmente, el equipo trabaja en coordinación con el Departamento Atlético de CSUN para obtener la aprobación ética necesaria (IRB) que permita recopilar datos directamente de una muestra amplia de atletas universitarios.
Una vez aprobada la solicitud, los investigadores planean iniciar la fase de recolección de datos con estudiantes deportistas de diversas disciplinas.
¿Qué impacto podría tener en la comunidad universitaria?
Más allá de los logros académicos, el proyecto podría sentar un precedente en el uso de inteligencia artificial aplicada al bienestar estudiantil. Si se confirma que ciertos patrones de sueño predicen lesiones o bajo rendimiento, los entrenadores podrían ajustar rutinas de entrenamiento y descanso de manera personalizada.
CSUN cuenta con un Grupo de Investigación en Ciencia de Datos que aplica análisis avanzado a problemas reales como el cambio climático, la salud humana y la eficiencia energética. El proyecto Boracle se suma a estos esfuerzos al combinar tecnología, deporte y salud.
Quienes deseen conocer más detalles pueden consultar información oficial del proyecto en el sitio web del grupo de investigación de CSUN.
A medida que avance la participación de atletas, los investigadores esperan que los datos recopilados permitan desarrollar herramientas prácticas que ayuden a estudiantes deportistas a rendir mejor sin comprometer su salud.
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Este artículo fue elaborado con la ayuda de herramientas de inteligencia artificial y revisado por un editor de Hispanos Press.
