Zijn de fitness- en concurrerende industriedata van zwemmen geschikt voor AI? – Deel 2

Introductie

Welkom terug! In Deel 1 hebben we benadrukt waarom datakwaliteit cruciaal is voor AI-gestuurde oplossingen, de risico's van slechte data onderzocht en de belangrijkste principes voor het bouwen van AI-ready datastructuren geschetst. Nu is het tijd om de focus te verleggen van theorie naar praktijk. In deze tweede aflevering bekijken we de huidige stand van zaken van zwemtrainingssessiedata, waarbij we hiaten, inconsistenties en gemiste kansen blootleggen. We onderzoeken ook het potentieel voor een uniform raamwerk, met verwijzingen naar de zonegebaseerde systemen van Wise Racer, en pakken ten slotte de grote vraag aan: is de zwemindustrie echt klaar om AI te omarmen?

Aan het einde van dit bericht heb je een duidelijker beeld van de barrières die er nog steeds zijn en bruikbare inzichten in hoe coaches, organisaties en belanghebbenden de volgende fase van datacentrische innovatie in de sport kunnen aansturen.

Secties behandeld in Deel 2

• Sectie 4: De huidige stand van zaken van het beheer van zwemtrainingssessiegegevens Evalueert hoe sessies momenteel worden gedocumenteerd, opgeslagen en geïnterpreteerd, waarbij de inconsistenties en hiaten worden benadrukt die effectief datagebruik in de weg staan.
• Sectie 5: Kansen: het toneel zetten voor een uniform raamwerk Onderzoekt hoe het combineren van technologische vooruitgang met trainingszonekaders kan resulteren in gestandaardiseerde, deelbare en bruikbare gegevens voor coaches en atleten.
• Sectie 6: Dus, zijn de gegevens van de zwemindustrie geschikt voor AI? Beantwoordt de belangrijkste vraag die deze serie aanstuurt. Benadrukt de rol van zwemcoaches, bestuurders en vernieuwers bij het bevorderen van samenwerking, het aannemen van universele normen en het ervoor zorgen dat de sport volledig is voorbereid op het benutten van AI.

Sectie 4: De huidige stand van zaken van databeheer van zwemtrainingssessies

Om effectieve AI/ML-oplossingen voor zwemmen te bouwen, moeten we eerst de uitdagingen begrijpen van het verzamelen, opslaan en gebruiken van data van trainingssessies in real-world settings. Deze sectie analyseert de huidige stand van zaken van databeheer voor zwemmen aan de hand van acht kernpijlers van hoogwaardige data. Deze pijlers benadrukken veelvoorkomende valkuilen waar coaches, atleten en sportwetenschappers mee te maken krijgen, evenals de impact van deze valkuilen op het creëren van schaalbare en gepersonaliseerde AI-toepassingen.

1. Intrinsieke kwaliteit Intrinsieke kwaliteit verwijst naar de nauwkeurigheid, consistentie en volledigheid van ruwe datawaarden. Bij zwemmen wordt deze kwaliteit vaak aangetast door gefragmenteerde methoden voor het bijhouden van gegevens en de complexiteit van het digitaliseren van bestaande trainingslogboeken. Zo kunnen sessieplannen bijvoorbeeld met de hand worden geschreven in notitieboekjes of worden opgeslagen als spreadsheets met behulp van coachspecifieke steno, wat fouten introduceert tijdens de digitalisering. Bovendien ontbreken belangrijke statistieken zoals rondetijden, slagtellingen, hartslagen en meeteenheden voor afstand, volume en intensiteit soms of worden ze vaag vastgelegd. Zonder nauwkeurige en volledige gegevens hebben AI-modellen moeite om zinvolle patronen te identificeren, wat hun vermogen om nauwkeurige prestatievoorspellingen te doen en trainingsbeslissingen te sturen, belemmert.

2. Contextuele kwaliteit Contextuele kwaliteit zorgt ervoor dat gegevens relevant, tijdig en geschikt zijn voor de specifieke taak die voorhanden is. Veel zwemsessieplannen zijn generiek en houden geen rekening met de behoeften van individuele atleten, zoals leeftijd, geslacht, blessuregeschiedenis of vaardigheidsniveau. Dit gebrek aan specificiteit beperkt het vermogen van AI-systemen om aanbevelingen aan te passen aan zwemmerprofielen. Dubbelzinnigheid in beschrijvingen zoals 'inspanning opbouwen' of 'zo snel mogelijk' compliceert de intensiteitsanalyse verder. Evenzo wordt belangrijke temporele context weggenomen als de trainingsfase niet wordt vastgelegd, of het nu buiten het seizoen, piekcompetitie of herstel is. Om AI-inzichten effectief te laten zijn, moeten gegevens de huidige staat en langetermijndoelstellingen van de atleet weerspiegelen.

3. Representatieve kwaliteit Representatieve kwaliteit gaat over hoe goed gegevens zijn geformatteerd en gestructureerd voor eenvoudige interpretatie. Inconsistente weergave van sessiedetails tussen teams, zoals het gebruik van afkortingen als "DKOB", "OUS", "UK" of "choice" tussen talloze andere, kan leiden tot verwarring. Bovendien bevatten sessieplannen vaak geneste sets of intervallen, die moeilijk vast te leggen zijn in platte formaten zoals spreadsheets. Zonder een gestandaardiseerd dataschema kunnen belangrijke hiërarchische relaties tussen warming-ups, hoofdsets, aanvullende sets en cooldowns verloren gaan. Slechte weergavekwaliteit beperkt het vermogen van AI om te analyseren hoe verschillende componenten van een training bijdragen aan de algehele prestatie.

4. Toegankelijkheid Toegankelijkheid zorgt ervoor dat gegevens gemakkelijk toegankelijk zijn voor geautoriseerde gebruikers, terwijl de beveiliging en privacy behouden blijven. Een grote uitdaging bij zwemmen is gefragmenteerde gegevensopslag, waarbij sessielogboeken vaak verspreid zijn over persoonlijke notitieboekjes, apps en spreadsheets. Dit gebrek aan centralisatie creëert gegevenssilo's, waardoor uitgebreide analyse wordt verhinderd. Bovendien worden sessiebeschrijvingen in verschillende talen gemaakt en kunnen ze inconsistente terminologie bevatten, waardoor het voor AI-tools moeilijk is om ze nauwkeurig te interpreteren. Verbetering van de toegankelijkheid vereist centralisatie van gegevens in veilige, gedeelde omgevingen waar deze zonder belemmeringen door coaches, wetenschappers en atleten kunnen worden gebruikt.

5. Data Lifecycle Management Data Lifecycle Management omvat het bijhouden van gegevens vanaf de creatie tot de uiteindelijke analyse, feedback en archivering. In veel programma's worden belangrijke statistieken zoals hartslagen tijdens en na de sessie of rustperioden verzameld, maar niet consistent teruggekoppeld naar toekomstige planning. Deze feedbackkloof beperkt het potentieel van AI-systemen om in de loop van de tijd te leren en te verbeteren. Bovendien worden warming-ups en cooling-downs vaak met minder precisie bijgehouden dan hoofdsets, waardoor blinde vlekken ontstaan in de werklast en het toezicht op herstel. Een closed-loop lifecycle management-systeem is essentieel om ervoor te zorgen dat zowel AI-systemen als coachingstrategieën evolueren op basis van nieuwe gegevens.

6. Ethische en wettelijke naleving De privacy van atleten, gegevenseigendom en naleving van regelgeving zijn van cruciaal belang om het vertrouwen in AI-toepassingen te behouden. Problemen ontstaan vaak wanneer zwemmers van team veranderen of wanneer er minderjarigen bij betrokken zijn, wat vragen oproept over wie de eigenaar is van de gegevens en hoe deze kunnen worden gedeeld. Zonder duidelijke richtlijnen aarzelen organisaties mogelijk om samen te werken of hun gegevens te bundelen voor AI-ontwikkeling. Robuust privacybeleid en geïnformeerde toestemmingsprocessen kunnen helpen deze risico's te beperken en tegelijkertijd effectievere praktijken voor het delen van gegevens te bevorderen.

7. Continue monitoring en verbetering Gezien de dynamische aard van zwemgegevens - nieuwe sensoren, veranderende trainingsprogramma's en veranderende doelen - is continue monitoring van vitaal belang. Veel teams missen echter kaders voor regelmatige gegevensaudits en verbeteringen. Onvolledige statistieken en terugkerende gegevenshiaten blijven onopgemerkt, wat leidt tot onbetrouwbare analyses. Continue monitoringprotocollen kunnen helpen bij het detecteren van anomalieën, zoals onwaarschijnlijk korte rondetijden of ontbrekende rustgegevens, en kunnen de methoden voor het verzamelen van gegevens dienovereenkomstig verfijnen. Deze iteratieve aanpak zorgt ervoor dat de gegevenskwaliteit hoog blijft naarmate de omstandigheden evolueren.

8. Integratie van domeinkennis Het integreren van domeinexpertise zorgt ervoor dat AI-systemen dubbelzinnige of complexe gegevens correct kunnen interpreteren. Coaches, sportwetenschappers en atleten bieden cruciale inzichten die AI alleen niet kan vastleggen. Termen als 'build', 'feel power' of 'cruise' kunnen bijvoorbeeld verschillende betekenissen hebben, afhankelijk van het niveau van de zwemmer of de trainingscontext. Zonder deskundige input lopen AI-modellen het risico dergelijke instructies verkeerd te interpreteren. Samenwerking met domeinexperts zorgt ervoor dat door AI gegenereerde aanbevelingen aansluiten bij praktische coachingprincipes, waardoor ze effectiever en betrouwbaarder worden.

Door de huidige uitdagingen bij het beheren van zwemtrainingssessiegegevens te analyseren, kunnen we identificeren waar verbeteringen nodig zijn om AI-ready datasets te bouwen. Van het standaardiseren van gegevensformaten en het contextualiseren van statistieken tot het centraliseren van gegevensopslag en het bevorderen van samenwerking, het aanpakken van deze uitdagingen zal helpen de kloof te dichten tussen ruwe prestatiegegevens en bruikbare AI-inzichten.

Sectie 5: Dus, is de zwemindustrie geschikt voor AI?

Nadat we het belang van datakwaliteit hebben onderzocht (Deel 1) en de huidige stand van zaken van zwemsessiedatabeheer hebben geanalyseerd (Deel 2), keren we terug naar de centrale vraag: Is de zwemindustrie klaar om AI volledig te benutten? Het korte antwoord: Nog niet, maar het komt eraan.

Het belang van coachleiderschap Coaches zijn de poortwachters van zwemtrainingsdata. Als de belangrijkste makers en bewaarders van trainingsplannen is hun rol cruciaal bij het stimuleren van datagestuurde vooruitgang. Door gestandaardiseerde intensiteitszones, goed gestructureerde sessieplannen en uitgebreide uitkomsttracking te hanteren, leggen coaches de basis voor nauwkeurige, hoogwaardige dataverzameling. Met deze sterke databackbone kunnen AI/ML-tools waardevolle inzichten leveren, van realtime feedback over technieken tot voorspellende modellen voor het beheren van vermoeidheid op de lange termijn en het optimaliseren van piekprestaties.

Schaalvoordelen voor alle belanghebbenden Wanneer de zwemindustrie zich richt op hoogwaardige, gestructureerde gegevens, strekken de voordelen zich uit over alle niveaus van de sport:

• Atleten: Ontvang gepersonaliseerde trainingsplannen die hun individuele doelen en vaardigheden weerspiegelen, wat zowel de prestaties als de preventie van blessures verbetert.
• Coaches en clubs: Stroomlijn het sessieplanningsproces, verminder administratieve lasten en krijg toegang tot geavanceerde prestatieanalyses voor individuen en teams.
• Organisaties en federaties: Kunnen geanonimiseerde gegevens uit verschillende regio's samenvoegen om grootschalig onderzoek te stimuleren, nationale trainingsprogramma's te informeren en best practices te ontwikkelen voor alle niveaus van competitie, van leeftijdsgroepevenementen tot internationale elitewedstrijden.

Houd het simpel en universeel De sleutel tot succes is het ontwerpen van eenvoudige, intuïtieve gegevensstructuren die gemakkelijk te implementeren zijn, terwijl de diepgang van deskundige kennis behouden blijft. Dit betekent niet dat waardevolle inzichten te simpel worden of verloren gaan. In plaats daarvan gaat het erom dat gegevensverzameling en -beheer toegankelijk zijn voor alle belanghebbenden. Door gebruik te maken van gestandaardiseerde terminologie, consistente intensiteitszones en goed gedefinieerde dataframeworks kunnen coaches, atleten en technologieontwikkelaars samenwerken in een gemeenschappelijke taal die expertise en technologie overbrugt.

Sectie 6: Kansen: het toneel zetten voor een uniform framework

Onze verkenning van uitdagingen op het gebied van datakwaliteit onthult een cruciaal inzicht: het creëren van hoogwaardige AI/ML-oplossingen in zwemmen gaat niet alleen over betere sensoren, computer vision, gedetailleerdere spreadsheets of het digitaliseren van de trainingen van de beste zwemmers ter wereld. De echte kans ligt in het opzetten van een uniform framework: een gedeelde blauwdruk die standaardiseert hoe trainingssessies worden gepland, vastgelegd en geanalyseerd. Wanneer zwemprofessionals en technologie-experts samenwerken rond gemeenschappelijke standaarden, kunnen ze rijkere, betrouwbaardere gegevens ontsluiten, waar iedereen van profiteert, van topsporters die records nastreven tot fitnessfanaten die op zoek zijn naar gestage verbeteringen.

Een gedeelde visie Ondanks de diversiteit in coachingmethoden en zwemvaardigheidsniveaus, is er brede overeenstemming dat hoogwaardige gegevens essentieel zijn voor het volgen van de voortgang, het verminderen van blessurerisico's en het verbeteren van de effectiviteit van de training. Door de manier waarop belangrijke statistieken zoals slagentellingen, rustintervallen en intensiteitszones worden vastgelegd te harmoniseren, kunnen veel van de dataproblemen die we hebben besproken, worden opgelost, waaronder inconsistente terminologie, gebrek aan individualisering en onvolledige rust- en herstelgegevens.

Dit is niet zomaar een technologisch initiatief, maar een brug tussen sportwetenschap en datawetenschap. Coaches, sportwetenschappers en softwareontwikkelaars brengen allemaal waardevolle expertise mee, waardoor het raamwerk de praktische realiteit van dagelijkse trainingssessies weerspiegelt en tegelijkertijd technisch solide en schaalbaar blijft.

Voortbouwen op een trainingszonesraamwerk Bij Wise Racer hebben we al stappen gezet richting standaardisatie door twee belangrijke modellen te introduceren:

1. Het 9-Zone Performance Swimming Training Framework Dit raamwerk is ontworpen voor competitieve atleten en categoriseert inspanning in negen zones, van techniekwerk met lage intensiteit tot sprints met hoge intensiteit.
2. Het 5-Zone Fitness Swimming Training Framework Dit vereenvoudigde systeem is ontwikkeld voor fitness- en recreatieve zwemmers en richt zich op kernintensiteitsbereiken, waardoor het toegankelijk is voor degenen die fitnessverbeteringen belangrijker vinden dan competitie.

Deze op zones gebaseerde frameworks helpen zwemmers, coaches en belanghebbenden effectief te communiceren over intensiteit en inspanning. Zones alleen zijn echter niet genoeg. Om deze frameworks echt consistente resultaten te laten opleveren, moeten ze worden gecombineerd met gestandaardiseerde protocollen voor gegevensverzameling. Dit betekent duidelijke definities van elke zone, uniforme methoden voor het loggen van sets en intervallen en een consistente aanpak voor het vastleggen van atleetspecifieke contexten zoals blessuregeschiedenis of trainingsfasen. Met deze structuur zou een atleet die traint in Zone 3 dezelfde fysiologische werklast moeten vertegenwoordigen, ongeacht de club of regio.

Het pad vooruit In komende blogposts geven we richtlijnen voor het implementeren van een uniform raamwerk. Dit omvat het structureren van trainingsplannen, het loggen van sessieresultaten en het gebruiken van gegevens om coachingbeslissingen aan te passen. We onderzoeken ook hoe consistente, hoogwaardige gegevens AI/ML-tools in zwemmen kunnen versterken door het volgende mogelijk te maken:

• Feedback Loops: Analyse van rustintervallen, slagefficiëntie en hartslaggegevens om trainingssessies nauwkeurig af te stemmen terwijl ze plaatsvinden.
• Predictive Analytics: AI-modellen die voorspellen wanneer een zwemmer het risico loopt een prestatieplateau te bereiken of te lijden aan overtraining, op basis van patronen in hun gegevens.
• Individuele aanbevelingen: Geautomatiseerde systemen die trainingsplannen aanpassen aan de persoonlijke drempels van een atleet, of het nu een jeugdige zwemmer is of een triatleet die zich richt op langeafstandsevenementen in open water.

Voordelen voor instellingen, ouders, coaches en zwemmers Een gestructureerde, technologiegedreven aanpak van zwemtraining is gunstig voor alle belanghebbenden in het ecosysteem:

• Verbeterde personalisatie: Door gestandaardiseerde zones te combineren met nauwkeurige, atleetspecifieke gegevens, kunnen coaches trainingssets en intensiteiten afstemmen op individuele behoeften, waardoor de prestaties worden gemaximaliseerd zonder het risico op burn-out.
• Efficiënt werklastbeheer: Verbeterde tracking van rust-, herstel- en werklastgegevens helpt coaches veelvoorkomende overbelastingsblessures te voorkomen door beter cumulatief belastingbeheer.
• Gemakkelijkere voortgangsregistratie: Met een uniform gegevensformaat wordt het volgen van de voortgang van een zwemmer gedurende weken of seizoenen eenvoudig, waardoor zowel coaches als ouders een transparant beeld krijgen van prestatietrends.
• Samenwerking bij vooruitgang: Wanneer meerdere clubs, regio's of federaties vergelijkbare kaders aannemen, kunnen ze samengevoegde inzichten delen en vergelijken. Deze samenwerking kan innovatie stimuleren en de concurrentienormen in de hele sport verhogen.

Een gemoderniseerde zwemcultuur Een gedeelde visie op databeheer, gecombineerd met gestandaardiseerde frameworks zoals de 9-Zone en 5-Zone modellen van Wise Racer, kan de manier waarop zwemmen wordt onderwezen, getraind en geëvalueerd, verbeteren. Door een universele datastructuur te hanteren en zich te richten op effectieve trainingsprincipes, kan de zwemgemeenschap een beter geïnformeerde, inclusieve en dynamische omgeving creëren. Dit zal niet alleen leiden tot prestatieverbeteringen, maar ook tot betrokkenheid op de lange termijn op alle niveaus, van grassrootsprogramma's tot internationale elitecompetities.

Samenvatting

Deel 2 biedt zowel een realitycheck als een routekaart voor vooruitgang. We onderzoeken de gefragmenteerde staat van het huidige sessiedatabeheer en laten zien hoe deze wanorde effectieve AI-acceptatie belemmert. De vooruitzichten zijn echter niet somber: we schetsen een hoopvol pad voorwaarts via geharmoniseerde protocollen voor gegevensverzameling, de integratie van domeinkennis en de toepassing van Wise Racer's intensiteitszoneframeworks. Door deze hiaten aan te pakken, kan de zwemgemeenschap op weg zijn om AI/ML-gestuurde inzichten effectiever te ontsluiten, waardoor prestaties en innovatie op alle niveaus van de sport worden verbeterd.

Maar hoe ontwerpen we trainingssessies die voldoen aan de eisen van het AI-tijdperk? In de volgende aflevering introduceren we ons uitgebreide trainingssessieframework, waarin we de belangrijkste overwegingen en ontwerpkeuzes bespreken die gericht zijn op het voldoen aan AI-ready vereisten. Vervolgens laten we in de laatste aflevering voorbeelden zien van hoe dit framework in de praktijk kan worden toegepast, door te laten zien hoe de trainingszones en sessiestructuren samenkomen om zinvolle verbeteringen te bewerkstelligen.

Call to action

Dit kan geen solo-inspanning zijn, we hebben jouw steun nodig.

Als je een coach, atleet, datawetenschapper, sportwetenschapper, sportdirecteur of gewoon gepassioneerd bent door zwemmen en je vak, en je wilt bijdragen aan dit gesprek, neem dan contact met ons op! Jouw inzichten en expertise kunnen helpen zinvolle verandering te bewerkstelligen.

En voor degenen die om de toekomst van zwemmen geven, kun je dit initiatief steunen door dit bericht te delen en Wise Racer te volgen op LinkedIn, Facebook of Instagram. Laten we samen een slimmere, datagedreven toekomst voor de sport bouwen.