O projeto foi desenvolvido com base em experimentos conduzidos em laboratório, os quais simulavam o giro da bicicleta através de uma polia motorizada. Com esses experimentos fomos capazes de coletar dados como tensão, corrente e frequência.
Concluindo, estamos em um estágio avançado do projeto, entretanto, com base nos dados coletados através dos experimentos, utilizamos principalmente cálculos, já que tivemos acesso ao laboratório durante apenas uma parte do desenvolvimento do projeto, o que acarreta na desconsideração de fatores importantes como derrapagem de correias e perda na geração de energia. Entretanto, provamos a produção de energia, coletamos dados sobre isso, desenvolvemos um modelo 3D do projeto, criamos um sistema de aumento de frequência para maximizar os resultados e sabemos calcular o tempo de recarga de uma bateria com base da geração de energia. Assim, o projeto não está finalizado, mas bem encaminhado, sendo necessária a construção de um protótipo físico para colher dados mais precisos.
Visando tornar mais rápido o processo de interpretação de avaliações médicas, foi desenvolvido um programa capaz de ler e analisar radiografias a partir do algoritmo "Nearest Neighbor", um sistema de inteligência artificial que consegue classificar diversos eventos utilizando um conjunto de dados de treinamento e de teste, nesse caso, utilizando um conjunto de imagens base para diagnosticar um exame em análise. A implementação foi realizada em Python, uma linguagem orientada a objetos, cuja programação é baseada na relação entre diversos módulos, chamados objetos, que possuem diferentes classes, funções e atributos. Foi utilizado o IDE PyCharm EDU 2020 para o desenvolvimento do programa. O algoritmo utilizado é capaz de determinar a similaridade entre duas imagens diferentes, para isso, as imagens são convertidas em vetores de diversas dimensões, que depois são comparados a partir de uma função matemática que computa a distância entre dois pontos em um estrutura de dados, os resultados mais próximos são classificados da mesma maneira. Foram implementadas e comparadas três funções diferentes: "Distância Euclidiana" (calcula a menor distância possível entre dois vetores), "Distância Manhattan" ou "Geometria do Táxi" (calcula o comprimento de duas retas que formam um ângulo de noventa graus entre dois pontos de dados) e "Distância Canberra" (versão ponderada da distância Manhattan). Elas foram utilizadas para classificar lesões com base no formato e direcionamento das costas e pélvis de pacientes que realizaram um exame de radiografia. Os possíveis machucados foram separados em três categorias diferentes: Normal, Hérnia de Disco e Espondilolistese. A base de dados contém exames de 310 pacientes que são divididos em um conjunto de treino, contendo 248 radiografias, e um conjunto de teste separado com 62 imagens diferentes, as fotografias de treino são utilizadas junto com "Nearest Neighbor" para prever possíveis classificações para as de teste, depois elas são comparadas com as especificações corretas (conjunto de treino). Os resultados obtidos foram exibidos em uma variação de três dimensões da "matriz de confusão" (conceito criado pelo matemático Karl Pearson em 1904).