Entender cómo se mueven los caballos puede mejorar las prácticas de entrenamiento y apoyar la salud ecuestre, pero colocar sensores directamente en ellos puede causar incomodidad e interferir con el movimiento natural. Para superar esto, nuestro estudio colocó sensores en los jinetes en lugar de en los caballos para clasificar diferentes aires del caballo (alto, paso, trote y galope). Probamos cuatro ubicaciones diferentes de sensores en los jinetes: la rodilla, la columna vertebral, el pecho y el brazo, examinando a cinco jinetes y siete caballos. Nuestra investigación también exploró cómo la configuración de los sensores, como la velocidad de recolección de datos y el intervalo de análisis, afecta la precisión de la clasificación. Después de comparar ocho modelos de clasificación diferentes, encontramos que un modelo de red neuronal especializado tuvo el mejor rendimiento, identificando correctamente los movimientos del caballo con un 89.7% de precisión. Estos hallazgos ayudan a mostrar cómo la tecnología portátil puede asistir en el monitoreo del movimiento del caballo de manera precisa y cómoda, beneficiando potencialmente el entrenamiento y el bienestar del caballo.