I dati sulla forma fisica e sulle industrie competitive del nuoto sono adatti all’intelligenza artificiale? – Parte 2

Introduzione

Bentornati! Nella Parte 1, abbiamo evidenziato perché la qualità dei dati è fondamentale per le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, esplorato i rischi di dati scadenti e delineato i principi chiave per la creazione di strutture dati pronte per l'intelligenza artificiale. Ora è il momento di spostare l'attenzione dalla teoria alla pratica. In questa seconda puntata, esamineremo più da vicino lo stato attuale dei dati delle sessioni di allenamento di nuoto, scoprendo lacune, incongruenze e opportunità perse. Esploreremo anche il potenziale di un framework unificato, con riferimenti ai sistemi basati sulle zone di Wise Racer, e infine affronteremo la grande domanda: il settore del nuoto è davvero pronto ad abbracciare l'intelligenza artificiale?

Alla fine di questo post, avrai un quadro più chiaro delle barriere ancora esistenti e spunti concreti su come allenatori, organizzazioni e stakeholder possono guidare la prossima fase di innovazione incentrata sui dati in tutto lo sport.

Sezioni trattate nella Parte 2

• Sezione 4: Lo stato attuale della gestione dei dati delle sessioni di allenamento di nuoto Valuta come le sessioni sono attualmente documentate, archiviate e interpretate, evidenziando le incongruenze e le lacune che impediscono un utilizzo efficace dei dati.
• Sezione 5: Opportunità: preparare il terreno per un framework unificato Esplora come la combinazione di progressi tecnologici con framework di zone di allenamento possa produrre dati standardizzati, condivisibili e fruibili per allenatori e atleti.
• Sezione 6: Quindi, i dati del settore del nuoto sono adatti all'intelligenza artificiale? Risponde alla domanda chiave che guida questa serie. Sottolinea il ruolo degli allenatori di nuoto, degli amministratori e degli innovatori nel promuovere la collaborazione, adottare standard universali e garantire che lo sport sia completamente preparato a sfruttare l'intelligenza artificiale.

Sezione 4: Lo stato attuale della gestione dei dati delle sessioni di allenamento di nuoto

Per creare soluzioni AI/ML efficaci nel nuoto, dobbiamo prima comprendere le sfide della raccolta, archiviazione e utilizzo dei dati delle sessioni di allenamento in contesti reali. Questa sezione analizza lo stato attuale della gestione dei dati di nuoto attraverso otto pilastri fondamentali di dati di alta qualità. Questi pilastri evidenziano le insidie comuni affrontate da allenatori, atleti e scienziati sportivi, nonché l'impatto di queste insidie sulla creazione di applicazioni AI scalabili e personalizzate.

1. Qualità intrinseca La qualità intrinseca si riferisce all'accuratezza, alla coerenza e alla completezza dei valori dei dati grezzi. Nel nuoto, questa qualità è spesso compromessa da metodi di tenuta dei registri frammentati e dalla complessità della digitalizzazione dei registri di allenamento esistenti. Ad esempio, i piani di sessione possono essere scritti a mano su quaderni o salvati come fogli di calcolo utilizzando una stenografia specifica dell'allenatore, il che introduce errori durante la digitalizzazione. Inoltre, metriche importanti come tempi sul giro, conteggi delle bracciate, frequenza cardiaca e unità di misura per distanza, volume e intensità a volte mancano o sono registrate in modo vago. Senza dati precisi e completi, i modelli di intelligenza artificiale hanno difficoltà a identificare modelli significativi, ostacolando la loro capacità di fare previsioni accurate sulle prestazioni e guidare le decisioni di allenamento.

2. Qualità contestuale La qualità contestuale garantisce che i dati siano pertinenti, tempestivi e adatti all'attività specifica da svolgere. Molti piani di sessione di nuoto sono generici e non tengono conto delle esigenze individuali degli atleti, come età, sesso, storia di infortuni o livello di abilità. Questa mancanza di specificità limita la capacità dei sistemi di intelligenza artificiale di personalizzare le raccomandazioni in base ai profili dei nuotatori. L'ambiguità in descrizioni come "aumentare lo sforzo" o "il più velocemente possibile" complica ulteriormente l'analisi dell'intensità. Allo stesso modo, la mancata registrazione della fase di allenamento, che si tratti di bassa stagione, competizione di punta o recupero, rimuove un contesto temporale importante. Affinché le informazioni fornite dall'IA siano efficaci, i dati devono riflettere lo stato attuale e gli obiettivi a lungo termine dell'atleta.

3. Qualità rappresentativa La qualità rappresentativa riguarda il modo in cui i dati sono formattati e strutturati per una facile interpretazione. Una rappresentazione incoerente dei dettagli della sessione tra i team, come l'uso di abbreviazioni come "DKOB", "OUS", "UK" o "scelta" tra una miriade di altre, può creare confusione. Inoltre, i piani di sessione spesso includono serie o intervalli nidificati, che sono difficili da acquisire in formati piatti come i fogli di calcolo. Senza uno schema di dati standardizzato, importanti relazioni gerarchiche tra riscaldamenti, serie principali, serie complementari e defaticamento potrebbero andare perse. Una scarsa qualità rappresentativa limita la capacità dell'IA di analizzare il modo in cui i diversi componenti di un allenamento contribuiscono alle prestazioni complessive.

4. Accessibilità L'accessibilità garantisce che i dati siano facilmente disponibili agli utenti autorizzati, mantenendo al contempo sicurezza e privacy. Una delle principali sfide nel nuoto è l'archiviazione frammentata dei dati, con registri di sessione spesso distribuiti su notebook personali, app e fogli di calcolo. Questa mancanza di centralizzazione crea silos di dati, impedendo un'analisi completa. Inoltre, le descrizioni delle sessioni vengono create in lingue diverse e possono contenere una terminologia incoerente, rendendo difficile per gli strumenti di intelligenza artificiale interpretarle in modo accurato. Per migliorare l'accessibilità è necessario centralizzare i dati in ambienti sicuri e condivisi in cui allenatori, scienziati e atleti possano sfruttarli senza barriere.

5. Gestione del ciclo di vita dei dati La gestione del ciclo di vita dei dati implica il monitoraggio dei dati dalla loro creazione alla loro analisi finale, feedback e archiviazione. In molti programmi, metriche chiave come la frequenza cardiaca durante e dopo la sessione o i periodi di riposo vengono raccolte ma non reinserite in modo coerente nella pianificazione futura. Questa lacuna di feedback limita il potenziale dei sistemi di intelligenza artificiale di apprendere e migliorare nel tempo. Inoltre, i riscaldamenti e i defaticamenti vengono spesso tracciati con meno precisione rispetto ai set principali, creando punti ciechi nel monitoraggio del carico di lavoro e del recupero. Un sistema di gestione del ciclo di vita a circuito chiuso è essenziale per garantire che sia i sistemi di intelligenza artificiale sia le strategie di coaching si evolvano in base ai nuovi dati.

6. Conformità etica e legale La privacy degli atleti, la proprietà dei dati e la conformità normativa sono fondamentali per mantenere la fiducia nelle applicazioni di intelligenza artificiale. Spesso sorgono problemi quando i nuotatori cambiano squadra o quando sono coinvolti minorenni, sollevando domande su chi possiede i dati e su come possono essere condivisi. Senza linee guida chiare, le organizzazioni potrebbero essere titubanti a collaborare o mettere in comune i propri dati per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Solide politiche sulla privacy e processi di consenso informato possono aiutare a mitigare questi rischi, promuovendo al contempo pratiche di condivisione dei dati più efficaci.

7. Monitoraggio e miglioramento continui Data la natura dinamica dei dati di nuoto (nuovi sensori, programmi di allenamento in evoluzione e obiettivi in evoluzione), il monitoraggio continuo è fondamentale. Tuttavia, molti team non dispongono di framework per audit e miglioramenti regolari dei dati. Metriche incomplete e lacune ricorrenti nei dati passano inosservate, portando ad analisi inaffidabili. I protocolli di monitoraggio continuo possono aiutare a rilevare anomalie, come tempi di giro incredibilmente brevi o dati di riposo mancanti, e ad affinare di conseguenza i metodi di raccolta dati. Questo approccio iterativo garantisce che la qualità dei dati rimanga elevata man mano che le condizioni evolvono.

8. Integrazione della conoscenza di dominio L'integrazione delle competenze di dominio garantisce che i sistemi di intelligenza artificiale possano interpretare correttamente dati ambigui o complessi. Allenatori, scienziati sportivi e atleti forniscono informazioni critiche che l'intelligenza artificiale da sola non può catturare. Ad esempio, termini come "costruzione", "sentire potenza" o "crociera" possono avere significati diversi a seconda del livello del nuotatore o del contesto di allenamento. Senza il contributo di esperti, i modelli di intelligenza artificiale rischiano di interpretare male tali istruzioni. La collaborazione con esperti di dominio garantisce che le raccomandazioni generate dall'intelligenza artificiale siano in linea con i principi pratici di allenamento, rendendole più efficaci e affidabili.

Analizzando le attuali sfide nella gestione dei dati delle sessioni di allenamento di nuoto, possiamo identificare dove sono necessari miglioramenti per creare set di dati pronti per l'intelligenza artificiale. Dalla standardizzazione dei formati dei dati e dalla contestualizzazione delle metriche alla centralizzazione dell'archiviazione dei dati e alla promozione della collaborazione, affrontare queste sfide aiuterà a colmare il divario tra dati sulle prestazioni grezzi e informazioni fruibili dell'intelligenza artificiale.

Sezione 5: Quindi, i dati del settore del nuoto sono adatti all'intelligenza artificiale?

Dopo aver esplorato l'importanza della qualità dei dati (Parte 1) e analizzato lo stato attuale della gestione dei dati delle sessioni di nuoto (Parte 2), torniamo alla domanda centrale: Il settore del nuoto è pronto a sfruttare appieno l'intelligenza artificiale? La risposta breve: Non ancora, ma ci stiamo arrivando.

L'importanza della leadership degli allenatori Gli allenatori sono i custodi dei dati di allenamento del nuoto. In quanto principali creatori e custodi dei piani di allenamento, il loro ruolo è fondamentale nel guidare i progressi basati sui dati. Adottando zone di intensità standardizzate, piani di sessione ben strutturati e un monitoraggio completo dei risultati, gli allenatori gettano le basi per una raccolta dati accurata e di alta qualità. Con questa solida struttura di dati, gli strumenti di intelligenza artificiale/apprendimento automatico possono fornire informazioni preziose, dal feedback sulla tecnica in tempo reale ai modelli predittivi per la gestione dell'affaticamento a lungo termine e l'ottimizzazione delle prestazioni di picco.

Vantaggi di scalabilità per tutte le parti interessate Quando il settore del nuoto si allinea attorno a dati strutturati di alta qualità, i vantaggi si estendono a tutti i livelli dello sport:

• Atleti: ricevono piani di allenamento personalizzati che riflettono i loro obiettivi e le loro capacità individuali, migliorando sia le prestazioni che la prevenzione degli infortuni.
• Allenatori e club: semplificano il processo di pianificazione delle sessioni, riducono gli oneri amministrativi e ottengono l'accesso ad analisi avanzate delle prestazioni per individui e squadre.
• Organizzazioni e federazioni: possono raggruppare dati anonimizzati tra regioni per alimentare ricerche su larga scala, informare i programmi di allenamento nazionali e sviluppare best practice per tutti i livelli di competizione, dagli eventi per fasce d'età agli incontri internazionali d'élite.

Mantenere le cose semplici e universali La chiave del successo è progettare strutture dati semplici e intuitive che siano facili da adottare mantenendo al contempo la profondità della conoscenza degli esperti. Ciò non significa semplificare eccessivamente o perdere informazioni preziose. Si tratta invece di rendere la raccolta e la gestione dei dati accessibili a tutte le parti interessate. Utilizzando una terminologia standardizzata, zone di intensità coerenti e framework di dati ben definiti, allenatori, atleti e sviluppatori di tecnologie possono collaborare all'interno di un linguaggio comune che unisce competenza e tecnologia.

Sezione 6: Opportunità: preparare il terreno per un framework unificato

La nostra esplorazione delle sfide della qualità dei dati rivela un'intuizione cruciale: creare soluzioni AI/ML di alto livello nel nuoto non riguarda solo sensori migliori, visione artificiale, fogli di calcolo più dettagliati o digitalizzazione degli allenamenti dei migliori nuotatori del mondo. La vera opportunità risiede nell'istituzione di un framework unificato, un progetto condiviso che standardizzi il modo in cui le sessioni di allenamento vengono pianificate, registrate e analizzate. Quando i professionisti del nuoto e gli esperti di tecnologia collaborano attorno a standard comuni, possono sbloccare dati più ricchi e affidabili, a vantaggio di tutti, dagli atleti d'élite che inseguono i record agli appassionati di fitness che cercano miglioramenti costanti.

Una visione condivisa Nonostante la diversità nei metodi di allenamento e nei livelli di abilità dei nuotatori, vi è un ampio consenso sul fatto che dati di alta qualità siano essenziali per monitorare i progressi, ridurre i rischi di infortuni e migliorare l'efficacia dell'allenamento. L'armonizzazione del modo in cui vengono acquisite metriche chiave come conteggi delle bracciate, intervalli di riposo e zone di intensità può risolvere molti dei problemi di dati di cui abbiamo discusso, tra cui terminologia incoerente, mancanza di individualizzazione e dati incompleti su riposo e recupero.

Questa non è semplicemente un'iniziativa tecnologica, è un ponte tra scienza dello sport e scienza dei dati. Allenatori, scienziati sportivi e sviluppatori di software apportano ciascuno una preziosa competenza, assicurando che il framework rifletta le realtà pratiche delle sessioni di allenamento quotidiane pur rimanendo tecnicamente valido e scalabile.

Basandoci su un framework di zone di allenamento In Wise Racer, abbiamo già compiuto passi avanti verso la standardizzazione introducendo due modelli chiave:

1. Il framework di allenamento per il nuoto ad alte prestazioni a 9 zone Progettato per atleti competitivi, questo framework categorizza lo sforzo in nove zone, coprendo tutto, dal lavoro tecnico a bassa intensità agli sprint ad alta intensità.

2. Il framework di allenamento per il nuoto fitness a 5 zone Progettato per nuotatori amatoriali e amatoriali, questo sistema semplificato si concentra sugli intervalli di intensità del core, rendendolo accessibile a coloro che danno priorità ai miglioramenti della forma fisica rispetto alla competizione.

Questi framework basati sulle zone aiutano nuotatori, allenatori e parti interessate a comunicare in modo efficace su intensità e sforzo. Tuttavia, le zone da sole non sono sufficienti. Affinché questi framework producano risultati davvero coerenti, devono essere abbinati a protocolli di raccolta dati standardizzati. Ciò significa definizioni chiare di ciascuna zona, metodi uniformi per la registrazione di serie e intervalli e un approccio coerente per catturare contesti specifici dell'atleta come la cronologia degli infortuni o le fasi di allenamento. Con questa struttura, un atleta che si allena nella zona 3 dovrebbe rappresentare lo stesso carico di lavoro fisiologico, indipendentemente dal club o dalla regione.

Il percorso da seguire Nei prossimi post del blog, forniremo linee guida per l'implementazione di un framework unificato. Ciò include la strutturazione di piani di allenamento, la registrazione dei risultati delle sessioni e l'utilizzo dei dati per adattare le decisioni di coaching. Esploreremo anche come dati coerenti e di alta qualità possano potenziare gli strumenti AI/ML nel nuoto consentendo:

• Feedback Loops: analisi degli intervalli di riposo, dell'efficienza della bracciata e dei dati sulla frequenza cardiaca per ottimizzare le sessioni di allenamento man mano che si verificano.
• Analisi predittiva: modelli AI che prevedono quando un nuotatore rischia di raggiungere un plateau di prestazioni o di soffrire di sovrallenamento, in base a modelli nei suoi dati.
• Raccomandazioni personalizzate: sistemi automatizzati che adattano i piani di allenamento alle soglie personali di un atleta, che si tratti di un giovane nuotatore o di un triatleta concentrato su eventi di lunga distanza in acque libere.

Vantaggi per istituzioni, genitori, allenatori e nuotatori Un approccio strutturato e basato sulla tecnologia all'allenamento del nuoto avvantaggia tutti gli stakeholder dell'ecosistema:

• Personalizzazione avanzata: combinando zone standardizzate con dati precisi e specifici per atleta, gli allenatori possono adattare serie di allenamento e intensità alle esigenze individuali, massimizzando le prestazioni senza rischiare il burnout.
• Gestione efficiente del carico di lavoro: un monitoraggio migliorato dei dati di riposo, recupero e carico di lavoro aiuta gli allenatori a prevenire comuni infortuni da sovrallenamento attraverso una migliore gestione del carico cumulativo.
• Monitoraggio dei progressi più semplice: con un formato dati unificato, il monitoraggio dei progressi di un nuotatore nel corso di settimane o stagioni diventa semplice, offrendo sia agli allenatori che ai genitori una visione trasparente delle tendenze delle prestazioni.
• Avanzamento collaborativo: quando più club, regioni o federazioni adottano framework simili, possono condividere e confrontare informazioni aggregate. Questa collaborazione può stimolare l'innovazione e aumentare gli standard competitivi in tutto lo sport.

Una cultura del nuoto modernizzata Una visione condivisa per la gestione dei dati, combinata con framework standardizzati come i modelli a 9 e 5 zone di Wise Racer, può migliorare il modo in cui il nuoto viene insegnato, allenato e valutato. Adottando una struttura dati universale e allineandosi a principi di allenamento efficaci, la comunità del nuoto può creare un ambiente più informato, inclusivo e dinamico. Ciò non solo favorirà i miglioramenti delle prestazioni, ma favorirà anche un impegno a lungo termine a tutti i livelli, dai programmi di base alle competizioni internazionali d'élite.

Riepilogo

La parte 2 offre sia un controllo della realtà che una tabella di marcia per i progressi. Esaminiamo lo stato frammentato dell'attuale gestione dei dati delle sessioni e mostriamo come questo disordine ostacoli l'adozione efficace dell'intelligenza artificiale. Tuttavia, le prospettive non sono fosche: delineiamo un percorso di speranza attraverso protocolli di raccolta dati armonizzati, l'integrazione della conoscenza del dominio e l'applicazione dei framework di zona di intensità di Wise Racer. Colmando queste lacune, la comunità del nuoto può essere sulla buona strada per sbloccare intuizioni basate su AI/ML in modo più efficace, migliorando le prestazioni e l'innovazione a tutti i livelli dello sport.

Ma come progettiamo sessioni di allenamento che soddisfino le esigenze dell'era dell'AI? Nella prossima puntata, presenteremo il nostro quadro completo delle sessioni di allenamento, discutendo le considerazioni chiave e le scelte di progettazione volte a soddisfare i requisiti pronti per l'AI. Quindi, nell'ultima puntata, mostreremo esempi di come applicare questo quadro nella pratica, dimostrando come le zone di allenamento e le strutture delle sessioni si uniscono per guidare miglioramenti significativi.

Invito all'azione

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