Apesar das melhorias contínuas desde o lançamento da primeira versão em 2015, que culminaram no atual Apple Watch Series 11, os smartwatches mantêm uma grande limitação: não conseguem medir as calorias queimadas com precisão real. Um estudo da Faculdade de Medicina da Universidade de Stanford, focado no comportamento destes equipamentos em 2024, revela que modelos populares de marcas como a Apple, Fitbit, Microsoft e Samsung apresentam margens de erro perigosas na monitorização do gasto energético, mesmo mostrando-se rigorosos a medir o batimento cardíaco dos utilizadores.
A investigação analisou as métricas de sete dispositivos de pulso com o apoio de 60 voluntários, cobrindo modelos como o Microsoft Band e o Samsung Gear S2. Os resultados, que foram publicados na revista científica Journal of Personalized Medicine, mostraram que o relógio inteligente mais apurado falhou, em média, por 27% quando comparado com a leitura de um eletrocardiograma de nível médico. No extremo oposto, o aparelho menos fiável dos testes registou um erro chocante de 93%.
"As medições de gasto energético falharam redondamente", explicou o Dr. Euan Ashley, autor principal do artigo científico, assumindo surpresa perante a escala do desvio registado por esta tecnologia.
Por que motivo os algoritmos falham?
A resposta direta para esta imprecisão de fundo prende-se com as limitações físicas inerentes aos pequenos aparelhos. Como não conseguem ler e analisar diretamente o metabolismo biológico de quem os usa, os sensores limitam-se a compilar dados indiretos e a usar métodos de substituição para gerar um valor aproximado do gasto calórico.
Anna Shcherbina, professora assistente e participante na investigação de Stanford, atribui a culpa aos algoritmos de aprendizagem automática utilizados pelas marcas. A especialista explica que a energia despendida por cada ser humano é altamente variável e está dependente do grau de condição física, da altura e do peso do utilizador. Inserir manualmente os teus dados biométricos no relógio ajuda a refinar a avaliação final, mas o excesso de variáveis em jogo torna a apresentação de um número calórico exato impossível.
Um estudo mais recente publicado pela Nature agrava o cenário. A pesquisa detalha que o simples facto de os relógios combinarem estimativas de vários sensores para gerar a contagem acaba por criar um grande problema interno, visto que os pequenos erros de leitura de cada componente tendem a acumular-se ao longo da atividade. A mesma publicação demonstrou que as percentagens de humidade na pele e até o próprio tom de pele de quem treina bloqueiam e afetam a eficácia dos sensores de leitura, comprometendo toda a matemática da máquina.
A adivinhação do exercício no pulso
Para tentarem contornar as suas próprias limitações mecânicas, os dispositivos baseiam a leitura numa conjugação complexa de métricas. Equipamentos avançados captam oscilações através do acelerómetro e do giroscópio, conjugam percursos com o sinal de GPS durante o desporto ao ar livre, e somam a frequência cardíaca para deduzir que tipo de esforço está a ser feito.
Os algoritmos modernos tentam identificar exercícios de forma inteligente pela simples observação dos movimentos padrão. Se a máquina registar passos regulares lentos aliados a um batimento brando, assume tratar-se de uma caminhada tranquila. Quando optas por uma máquina de remo, o sistema tenta reconhecer os ciclos repetitivos puxados pelos braços. No caso do ciclismo, o relógio procura uma deslocação contínua acompanhada de um pulso que se mantém estático no guiador. Independentemente da tecnologia envolvida na identificação do desporto, convém assumires na tua rotina um detalhe prático: a informação de calorias queimadas mostrada no fim do exercício é pouco mais do que um palpite educado do relógio, nunca um facto laboratorial absoluto.
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