Sistema de análisis del rendimiento basado en inteligencia artificial para corredores de media maratón en Sudamérica.

Abstract

El objetivo de este trabajo es analizar los datos de rendimiento para corredores de media maratón en Sudamérica en el lapso del 2018 al 2024, basado en inteligencia artificial. La metodología empleada incluye el uso de algoritmos de machine learning, como Random Forest y regresión lineal, para imputar datos faltantes y predecir el rendimiento futuro de los corredores. Además, se aplicó el análisis de componentes principales (PCA) para identificar factores predictivos y técnicas de clustering para segmentar a los corredores en grupos según su rendimiento. Los resultados muestran que el análisis es capaz de clasificar a los corredores en tres clusters: bajo rendimiento, potencial y élite, lo que permite establecer semáforos de alerta para monitorear su desempeño. Asimismo, se generaron predicciones de rendimiento hasta el año 2025, proporcionando información valiosa para los entrenadores y atletas. Este trabajo, resalta la necesidad de un enfoque más sistemático para agrupar y analizar la información sobre este deporte, facilitando la información ya sea para los atletas, organizadores o aficionados.