Er svømmingens fitness- og konkurransedyktige data egnet for AI? – Del 2

Introduksjon

Velkommen tilbake! I Del 1 fremhevet vi hvorfor datakvalitet er avgjørende for AI-drevne løsninger, undersøkte risikoen for dårlige data og skisserte nøkkelprinsipper for å bygge AI-klare datastrukturer. Nå er det på tide å skifte fokus fra teori til praksis. I denne andre delen tar vi en nærmere titt på den nåværende tilstanden til data om svømmetreningsøkten – og avdekker hull, inkonsekvenser og tapte muligheter. Vi vil også utforske potensialet for et enhetlig rammeverk, med referanser til Wise Racers sonebaserte systemer, og til slutt ta opp det store spørsmålet: Er svømmeindustrien virkelig klar til å omfavne AI?

Mot slutten av dette innlegget vil du ha et klarere bilde av barrierene som fortsatt eksisterer og handlingskraftig innsikt i hvordan trenere, organisasjoner og interessenter kan drive neste fase av datasentrisk innovasjon på tvers av sporten.

Seksjoner dekket i del 2

• Del 4: Den nåværende tilstanden til dataadministrasjon for svømmetreningsøkt
  Evaluerer hvordan økter for øyeblikket dokumenteres, lagres og tolkes – og fremhever inkonsekvensene og hullene som forhindrer effektiv databruk.
• Del 5: Mulighet – sette scenen for et enhetlig rammeverk Utforsker hvordan det å kombinere teknologiske fremskritt med rammer for treningssoner kan resultere i standardiserte, delbare og handlingsbare data for trenere og idrettsutøvere.
• Seksjon 6: Så, er svømmeindustriens data egnet for AI?
  Svarer på nøkkelspørsmålet som driver denne serien. Fremhever rollen til svømmetrenere, administratorer og innovatører i å fremme samarbeid, vedta universelle standarder og sikre at sporten er fullt forberedt til å utnytte AI.

Seksjon 4: Den nåværende tilstanden til databehandling av svømmetreningsøkt

For å bygge effektive AI/ML-løsninger innen svømming, må vi først forstå utfordringene med å samle, lagre og bruke treningsøktdata i virkelige omgivelser. Denne delen analyserer den nåværende tilstanden til håndtering av svømmedata gjennom åtte kjernepilarer med data av høy kvalitet. Disse pilarene fremhever vanlige fallgruver som trenere, idrettsutøvere og idrettsforskere står overfor, samt virkningen av disse fallgruvene på å skape skalerbare og personlig tilpassede AI-applikasjoner.

1. Iboende kvalitet Indre kvalitet refererer til nøyaktigheten, konsistensen og fullstendigheten til rådataverdier. I svømming blir denne kvaliteten ofte kompromittert av fragmenterte journalføringsmetoder og kompleksiteten ved å digitalisere eksisterende treningslogger. For eksempel kan øktplaner være håndskrevne på notatblokker eller lagret som regneark ved hjelp av trenerspesifikk stenografi, som introduserer feil under digitalisering. I tillegg mangler noen ganger viktige beregninger som rundetider, antall slag, hjertefrekvenser og måleenheter for distanse, volum og intensitet eller er vagt registrert. Uten presise og fullstendige data sliter AI-modeller med å identifisere meningsfulle mønstre, noe som hindrer deres evne til å foreta nøyaktige ytelsesforutsigelser og veilede treningsbeslutninger.

2. Kontekstkvalitet
   Kontekstuell kvalitet sikrer at data er relevante, tidsriktige og egnet for den spesifikke oppgaven. Mange svømmeøktsplaner er generiske og tar ikke hensyn til individuelle idrettsutøvers behov, som alder, kjønn, skadehistorie eller ferdighetsnivå. Denne mangelen på spesifisitet begrenser AI-systemers evne til å tilpasse anbefalinger på tvers av svømmerprofiler. Tvetydighet i beskrivelser som "bygg innsats" eller "så raskt som mulig" kompliserer intensitetsanalyse ytterligere. På samme måte fjerner unnlatelse av å registrere treningsfasen – enten det er lavsesong, toppkonkurranse eller restitusjon – viktig tidsmessig kontekst. For at AI-innsikt skal være effektiv, må data reflektere utøverens nåværende tilstand og langsiktige mål.

3. Representasjonskvalitet
   Representasjonskvalitet handler om hvor godt data er formatert og strukturert for enkel tolkning. Inkonsekvent representasjon av øktdetaljer på tvers av team, for eksempel bruk av forkortelser som "DKOB", "OUS", "UK" eller "valg" blant en myriade av andre kan føre til forvirring. I tillegg inkluderer øktplaner ofte nestede sett eller intervaller, som er vanskelige å fange opp i flate formater som regneark. Uten et standardisert dataskjema kan viktige hierarkiske forhold mellom oppvarming, hovedsett, gratis sett og nedkjøling gå tapt. Dårlig representasjonskvalitet begrenser AIs evne til å analysere hvordan ulike komponenter i en treningsøkt bidrar til den generelle ytelsen.

4. Tilgjengelighet
   Tilgjengelighet sikrer at data er lett tilgjengelig for autoriserte brukere samtidig som sikkerhet og personvern opprettholdes. En stor utfordring i svømming er fragmentert datalagring, med øktlogger ofte spredt over personlige notatbøker, apper og regneark. Denne mangelen på sentralisering skaper datasiloer, og forhindrer omfattende analyse. Videre er øktbeskrivelser laget på forskjellige språk, og kan inneholde inkonsekvent terminologi, noe som gjør det vanskelig for AI-verktøy å tolke dem nøyaktig. Forbedring av tilgjengeligheten krever sentralisering av data i sikre, delte miljøer der de kan utnyttes av trenere, forskere og idrettsutøvere uten barrierer.

5. Data Lifecycle Management
   Administrering av datalivssyklus innebærer sporing av data fra opprettelse til eventuell analyse, tilbakemelding og arkivering. I mange programmer samles nøkkelberegninger som hjertefrekvens under og etter økten eller hvileperioder inn, men ikke konsekvent tilbakeført til fremtidig planlegging. Dette tilbakemeldingsgapet begrenser potensialet for AI-systemer til å lære og forbedre seg over tid. I tillegg spores oppvarming og nedkjøling ofte med mindre presisjon enn hovedsett, noe som skaper blinde flekker i arbeidsbelastning og restitusjonsovervåking. Et livssyklusstyringssystem med lukket sløyfe er avgjørende for å sikre at både AI-systemer og coachingstrategier utvikler seg basert på nye data.

6. Etisk og juridisk overholdelse
   Idrettspersonvern, dataeierskap og overholdelse av regelverk er avgjørende for å opprettholde tilliten til AI-applikasjoner. Problemer oppstår ofte når svømmere bytter lag eller når mindreårige er involvert, noe som reiser spørsmål om hvem som eier dataene og hvordan de kan deles. Uten klare retningslinjer kan organisasjoner være nølende med å samarbeide eller samle dataene sine for AI-utvikling. Robuste personvernregler og informerte samtykkeprosesser kan bidra til å redusere disse risikoene samtidig som de fremmer mer effektive datadelingspraksis.

7. Kontinuerlig overvåking og forbedring
   Gitt den dynamiske naturen til svømmedata – nye sensorer, endrede treningsprogrammer og utviklende mål – er kontinuerlig overvåking avgjørende. Imidlertid mangler mange team rammer for regelmessige datarevisjoner og forbedringer. Ufullstendige beregninger og tilbakevendende datahull går ubemerket hen, noe som fører til upålitelige analyser. Kontinuerlige overvåkingsprotokoller kan bidra til å oppdage uregelmessigheter, for eksempel usannsynlig korte rundetider eller manglende hviledata, og avgrense datainnsamlingsmetoder deretter. Denne iterative tilnærmingen sikrer at datakvaliteten forblir høy etter hvert som forholdene utvikler seg.

8. Integrasjon av domenekunnskap
   Integrering av domeneekspertise sikrer at AI-systemer kan tolke tvetydige eller komplekse data riktig. Trenere, idrettsforskere og idrettsutøvere gir kritisk innsikt som AI alene ikke kan fange. For eksempel kan begreper som «bygge», «føle kraft» eller «cruise» ha forskjellige betydninger avhengig av svømmerens nivå eller treningskontekst. Uten ekspertinnspill risikerer AI-modeller å feiltolke slike instruksjoner. Samarbeid med domeneeksperter sikrer at AI-genererte anbefalinger stemmer overens med praktiske coachingprinsipper, noe som gjør dem mer effektive og pålitelige.

Ved å analysere dagens utfordringer med å administrere data om svømmetreningsøkt, kan vi identifisere hvor forbedringer er nødvendig for å bygge AI-klare datasett. Fra standardisering av dataformater og kontekstualisering av beregninger til sentralisering av datalagring og fremme av samarbeid, vil takle disse utfordringene bidra til å bygge bro mellom rå ytelsesdata og handlingskraftig AI-innsikt.

Seksjon 5: Så, er svømmebransjens data egnet for AI?

Etter å ha undersøkt viktigheten av datakvalitet (del 1) og analysert den nåværende tilstanden til databehandling for svømmeøkter (del 2), går vi tilbake til det sentrale spørsmålet: Er svømmeindustrien klar til å utnytte AI fullt ut? Det korte svaret: Ikke ennå – men det er på vei.

Betydningen av trenerledelse Trenere er portvokterne for svømmetreningsdata. Som de primære skapere og forvaltere av opplæringsplaner, er deres rolle sentral i å drive datadrevne fremskritt. Ved å ta i bruk standardiserte intensitetssoner, godt strukturerte øktplaner og omfattende resultatsporing, legger trenere grunnlaget for nøyaktig datainnsamling av høy kvalitet. Med denne sterke dataryggraden kan AI/ML-verktøy levere verdifull innsikt, fra teknikktilbakemeldinger i sanntid til prediktive modeller for å håndtere langvarig tretthet og optimalisere toppytelse.

Skaleringsfordeler for alle interessenter Når svømmebransjen samordner seg rundt strukturerte data av høy kvalitet, strekker fordelene seg over alle nivåer av sporten:

• Idrettsutøvere: Motta personlige treningsplaner som gjenspeiler deres individuelle mål og evner, og forbedrer både ytelse og skadeforebygging.
• Trenere og klubber: Strømlinjeform sesjonsplanleggingsprosessen, reduser administrative byrder og få tilgang til avansert ytelsesanalyse for enkeltpersoner og lag.
• Organisasjoner og forbund: Kan slå sammen anonymiserte data på tvers av regioner for å drive forskning i stor skala, informere nasjonale treningsprogrammer og utvikle beste praksis for alle konkurransenivåer – fra aldersgruppearrangementer til internasjonale elitestevner.

Å holde det enkelt og universelt Nøkkelen til suksess er å designe enkle, intuitive datastrukturer som er enkle å ta i bruk samtidig som dybden av ekspertkunnskapen opprettholdes. Dette betyr ikke å forenkle eller miste verdifull innsikt. I stedet handler det om å gjøre datainnsamling og -administrasjon tilgjengelig for alle interessenter. Ved å bruke standardisert terminologi, konsistente intensitetssoner og veldefinerte datarammeverk, kan trenere, idrettsutøvere og teknologiutviklere samarbeide innenfor et felles språk som bygger bro mellom ekspertise og teknologi.

Seksjon 6: Mulighet – sette scenen for et enhetlig rammeverk

Vår utforskning av datakvalitetsutfordringer avslører en avgjørende innsikt: Å lage AI/ML-løsninger av høy kaliber innen svømming handler ikke bare om bedre sensorer, datasyn, mer detaljerte regneark eller digitalisering av treningsøktene til de beste svømmerne i verden. Den virkelige muligheten ligger i å etablere et enhetlig rammeverk – en delt blåkopi som standardiserer hvordan treningsøkter planlegges, registreres og analyseres. Når svømmeprofesjonelle og teknologieksperter samarbeider rundt vanlige standarder, kan de låse opp rikere, mer pålitelige data, noe som gagner alle fra eliteutøvere som jakter rekorder til treningsentusiaster som søker stadige forbedringer.

En delt visjon Til tross for mangfoldet i trenermetoder og svømmeferdighetsnivåer, er det bred enighet om at data av høy kvalitet er avgjørende for å spore fremgang, redusere skaderisiko og forbedre treningseffektiviteten. Harmonisering av måten nøkkelberegninger som antall slag, hvileintervaller og intensitetssoner fanges opp på kan løse mange av dataproblemene vi har diskutert, inkludert inkonsekvent terminologi, mangel på individualisering og ufullstendige hvile- og restitusjonsdata.

Dette er ikke bare et teknologiinitiativ – det er en bro mellom idrettsvitenskap og datavitenskap. Trenere, idrettsforskere og programvareutviklere kommer med verdifull ekspertise, og sikrer at rammeverket gjenspeiler de praktiske realitetene til daglige treningsøkter, samtidig som de forblir teknisk solide og skalerbare.

Bygger på et rammeverk for treningssoner Hos Wise Racer har vi allerede tatt skritt mot standardisering ved å introdusere to nøkkelmodeller:

1. Vi introduserer Wise Racers 9-sone treningsrammeverk for svømming
   Designet for konkurrerende idrettsutøvere, kategoriserer dette rammeverket innsats i ni soner, og dekker alt fra lavintensiv teknikkarbeid til høyintensitetssprinter.
2. Vi introduserer 5-soners treningsrammeverk for svømming
   Dette forenklede systemet er bygget for trenings- og rekreasjonssvømmere, og fokuserer på kjerneintensitetsområder, noe som gjør det tilgjengelig for de som prioriterer kondisjonsforbedringer fremfor konkurranser.

Disse sonebaserte rammeverkene hjelper svømmere, trenere og interessenter med å kommunisere effektivt om intensitet og innsats. Imidlertid er ikke soner alene nok. For at disse rammeverkene virkelig skal gi konsistente resultater, må de sammenkobles med standardiserte datainnsamlingsprotokoller. Dette betyr klare definisjoner av hver sone, ensartede metoder for logging av sett og intervaller, og en konsekvent tilnærming til å fange idrettsutøverspesifikke kontekster som skadehistorie eller treningsfaser. Med denne strukturen bør en utøver som trener i sone 3 representere den samme fysiologiske arbeidsbelastningen, uavhengig av klubb eller region.

Veien videre I kommende blogginnlegg vil vi gi retningslinjer for implementering av et enhetlig rammeverk. Dette inkluderer strukturering av treningsplaner, logging av øktresultater og bruk av data for å justere coachingbeslutninger. Vi vil også undersøke hvordan konsistente data av høy kvalitet kan overlade AI/ML-verktøy i svømming ved å aktivere:

• Tilbakemeldingsløkker: Analyse av hvileintervaller, slageffektivitet og hjertefrekvensdata for å finjustere treningsøktene etter hvert.
• Predictive Analytics: AI-modeller som forutser når en svømmer er i fare for å treffe et prestasjonsplatå eller lider av overtrening, basert på mønstre i dataene deres.
• Individualiserte anbefalinger: Automatiserte systemer som tilpasser treningsplaner til en utøvers personlige terskler, enten de er en ungdomssvømmer eller en triatlet som fokuserer på langdistanse stevner i åpent vann.

Fordeler for institusjoner, foreldre, trenere og svømmere En strukturert, teknologidrevet tilnærming til svømmetrening er til fordel for alle interessenter i økosystemet:

• Forbedret personalisering: Ved å kombinere standardiserte soner med presise, atletspesifikke data, kan trenere skreddersy treningssett og intensiteter til individuelle behov, og maksimere ytelsen uten å risikere utbrenthet.
• Effektiv arbeidsbelastningsstyring: Forbedret sporing av hvile-, restitusjons- og arbeidsbelastningsdata hjelper trenere med å forhindre vanlige overbelastningsskader gjennom bedre kumulativ belastningsstyring.
• Enklere fremdriftssporing: Med et enhetlig dataformat blir det enkelt å spore en svømmers fremgang over uker eller sesonger, og gir både trenere og foreldre et gjennomsiktig syn på prestasjonstrender.
• Samarbeidsutvikling: Når flere klubber, regioner eller forbund tar i bruk lignende rammeverk, kan de dele og sammenligne samlet innsikt. Dette samarbeidet kan stimulere til innovasjon og heve konkurransestandarder på tvers av sporten.

En modernisert svømmekultur En delt visjon for dataadministrasjon, kombinert med standardiserte rammeverk som Wise Racers 9-Zone og 5-Zone-modeller, kan øke hvordan svømming læres, trenes og evalueres. Ved å ta i bruk en universell datastruktur og tilpasse seg effektive treningsprinsipper, kan svømmemiljøet skape et mer informert, inkluderende og dynamisk miljø. Dette vil ikke bare drive ytelsesforbedringer, men også fremme langsiktig engasjement på alle nivåer – fra grasrotprogrammer til internasjonal elitekonkurranse.

Sammendrag

Del 2 tilbyr både en realitetssjekk og et veikart for fremdrift. Vi undersøker den fragmenterte tilstanden til nåværende sesjonsdatabehandling og viser hvordan denne uorden hindrer effektiv AI-adopsjon. Utsiktene er imidlertid ikke dystre – vi skisserer en håpefull vei videre gjennom harmoniserte datainnsamlingsprotokoller, integrering av domenekunnskap og anvendelse av Wise Racers intensitetssone-rammeverk. Ved å adressere disse hullene kan svømmefellesskapet være på vei til å låse opp AI/ML-drevet innsikt mer effektivt, og forbedre ytelsen og innovasjonen på tvers av alle nivåer av sporten.

Men hvordan designer vi treningsøkter som oppfyller kravene fra AI-tiden? I den neste delen introduserer vi vårt omfattende rammeverk for treningsøkter, og diskuterer de viktigste vurderingene og designvalgene som tar sikte på å møte AI-klare krav. Deretter, i den siste delen, viser vi eksempler på hvordan du kan bruke dette rammeverket i praksis – og demonstrerer hvordan treningssonene og øktstrukturene kommer sammen for å skape meningsfulle forbedringer.

Opfordring til handling

Dette kan ikke være en enkeltforsøk – vi trenger din støtte.

Hvis du er en trener, idrettsutøver, dataviter, idrettsforsker, sportsdirektør eller bare lidenskapelig opptatt av svømming og ditt fag, og du ønsker å bidra til denne samtalen, ta kontakt! Din innsikt og ekspertise kan bidra til å skape meningsfull endring.

Og for de som bryr seg om svømmingens fremtid, kan du støtte dette initiativet ved å dele dette innlegget og følge Wise Racer på LinkedIn, Facebook, eller Instagram. La oss bygge en smartere, datadrevet fremtid for sporten sammen.