[en] Ultra-trail races take place in remote places and runners need several hours to complete. This represents a challenge for organizers, who need to guarantee the safety of the race. The Centre Excursionista Torello organizes the ultra-trail race named Pels Camins dels Matxos and wants to incorporate a tool to estimate the time a runner should pass through an intermediate checkpoint, and with this prevent possible accidents. Multiple linear regression models are commonly used to predict the time needed for a runner to finish a race. The inconvenient of this method is that assumes runners' performance is constant along the race. Another issue is the difficulty to obtain the most important predictor variables, for they commonly are anthropometric parameters measured in the lab. To address these issues, this study proposes the use of two machine learning algorithms to solve the problem of estimating race times as a non-linear regression problem, trained using checkpoint times, sex and age of the participants. Specifically, Random Forests (RF) and Multilayer Perceptron (MLP). The precision of the algorithms was evaluated using the Mean Absolute Error (MAE) when estimating the time at arrival from an intermediate checkpoint. The results show that MLP improves the precision of RF by 56% (MAE MLP 9.8 minutes; MAE RF 22.4 minutes). However, the MAE in the MLP shows a random trend and does not correlate with the number of known checkpoints used in the prediction. The model based on RF was integrated within the software stack of the Race Control Centre.

[es] Las carreras de montaña de ultradistancia transcurren por entornos remotos y se necesitan varias horas para completarlas. Esto representa un reto para los organizadores que deben garantizar la seguridad de la carrera. El Centre Excursionista Torelló organiza la carrera Pels Camins dels Matxos, y quiere incorporar una herramienta para estimar el tiempo en que un corredor debería pasar por un control y con esto anticiparse a posibles accidentes. Los modelos de regresión lineal múltiple se usan habitualmente para predecir el tiempo que necesitará un corredor para finalizar una carrera. El inconveniente de este método es que presupone un desarrollo lineal de la carrera y no tiene en cuenta cómo cambia el rendimiento del corredor a lo largo de la prueba. Otro problema habitual es no disponer de las variables predictoras más importantes ya que suelen ser parámetros antropométricos medidos en el laboratorio. Para abordar estos inconvenientes este trabajo de investigación propone probar dos tipos de algoritmos de machine learning, modelos de regresión no lineal, en concreto Random Forests (RF) y Perceptrón Multicapa (MLP), y entrenarlos utilizando los tiempos de los controles intermedios, la edad y el sexo de los corredores. Los algoritmos propuestos son comparados mediante el error medio absoluto (MAE) en la predicción de la llegada desde un control intermedio. Los resultados muestran que el MLP mejora en un 56% la precisión de RF (MAE MLP 9,8 minutos; MAE RF 22,4 minutos). Sin embargo, la tendencia del MAE en el MLP es aleatoria y no correlaciona con el número de tiempos conocidos usados en la predicción. El modelo basado en RF se ha integrado con la aplicación actual del Centro de Control de Carrera.