Sobre nosotros

Conoce al equipo multidisciplinario detrás de este ecosistema.

¿De qué trata todo este proyecto?

Básicamente, queríamos hacer una herramienta que ayudara a los jóvenes que hacen deporte a no lastimarse a lo puro tonto. La neta, muchos compañeros en las clases de educación física, o ya jugando en los torneos interbachilleres, se torcían el tobillo, se jalaban un músculo en el cuádriceps o acababan con microdesgarres por hacer mal los ejercicios (como cargar mala postura en las sentadillas o saltar cayendo con las piernas chuecas). Y pues nadie les decía nada hasta que ya era tarde y estaban llorando en la enfermería de la prepa.

"La idea no es reemplazar al entrenador físico de la escuela, es darle una herramienta digital de última generación para que cuide mejor a sus deportistas y pueda ver cosas que el ojo humano se pierde a simple vista."

— Equipo desarrollador, presentación oficial del prototipo.

La plataforma usa IA para analizar videos de los entrenamientos y te dice exactamente qué estás haciendo mal en tu postura o en tus movimientos corporales a una velocidad de 60 cuadros por segundo. Así puedes corregir antes de que te lesiones de gravedad. Todavía estamos puliendo el código fuente y ajustando pesos en la red neuronal, pero el módulo principal ya funciona al 100%.

¿Quiénes somos y de dónde salimos?

Somos un pequeño equipo de estudiantes a punto de egresar de la carrera técnica de Programación en el CBTis 52. Todo esto, empezó como un proyecto final de la materia de "Diseña Aplicaciones moviles Multiplataforma". Al principio solo iba a ser una página X que te calculara el Índice de Masa Corporal (IMC) usando fórmulas matemáticas super básicas de secundaria.

Pero queríamos hacer algo que de verdad resaltara y que pudiéramos presentar como un proyecto funcional al salir de la preparatoria. Así que Alejandro tomó la iniciativa de estructurar el frontend, armando la interfaz y los estilos CSS para darle el aspecto moderno y responsivo de la plataforma.

Por su parte, Giovanni se encargó profundamente del desarrollo del backend en PHP para gestionar las sesiones de usuario, el registro seguro y la conexión con la base de datos MySQL, además de codificar una parte importante del frontend. Finalmente, Omar fue pieza clave ayudando con los detalles técnicos de integración, asegurando que la comunicación y flujo de datos entre las vistas del frontend y las rutinas del backend funcionara sin errores.

El lado técnico: Tecnologías, Lenguajes y Arquitectura

Si te interesa conocer la arquitectura técnica del proyecto, aquí presentamos sus fundamentos. Actualmente la plataforma se encuentra en fase de desarrollo activo. Toda la estructura operativa web actual está construida utilizando tecnologías base para asegurar un rendimiento óptimo: el backend (registro, controles de sesión y subida de archivos) está programado con PHP 8 mediante rutinas nativas. Se optó por no utilizar frameworks comerciales (como Laravel) con el propósito de demostrar un control completo de la codificación y la seguridad desde su raíz.

Por parte del frontend, la interfaz está maquetada con HTML5 estrictamente semántico, CSS3 aprovechando variables de entorno (como --cyan-nosotros) para la personalización dinámica de colores, y JavaScript puro para inyectar la interactividad necesaria en los menús y paneles responsivos.

Respecto al módulo principal de diagnóstico, estamos preparando la futura integración de Inteligencia Artificial. La estructura lógica contempla utilizar Python 3.10 junto con librerías de visión artificial como OpenCV para el procesamiento de los cuadros de video. Posteriormente, evaluamos implementar modelos de IA como MediaPipe de Google, que permitirán detectar hasta 33 puntos de referencia en la estructura ósea del usuario en 3D (hombros, muñecas, fémur). Mediante funciones trigonométricas desarrolladas desde cero sobre estas coordenadas, el sistema calculará los ángulos exactos de extensión para evaluar el rendimiento.

¿Cuál es la proyección a futuro del sistema?

Además de la maduración e implementación completa del motor de Inteligencia Artificial para el análisis biométrico, nuestra meta a corto plazo es convertir esta plataforma en una Aplicación Web Progresiva (PWA). El objetivo es brindar la experiencia de una aplicación instalable directamente en dispositivos móviles, omitiendo intermediarios como tiendas de aplicaciones y garantizando un bajo consumo de memoria.