Er svømmings fitness og konkurransedyktige bransjer dataegnet for AI? – Del 1

Introduksjon

Datadrevet innsikt har revolusjonert mange idretter, og muliggjort presise treningsplaner, forbedret skadeforebygging og tilbakemelding om ytelse i sanntid. Likevel, innen svømming – en sport der millisekunder betyr noe – er kvaliteten og strukturen på data fortsatt betydelige utfordringer. Hvordan kan AI og ML hjelpe oss å låse opp bedre resultater, og hvilke risikoer oppstår når datakvalitet ignoreres?

Denne første delen av vår todelte serie tilbyr en litteraturbasert gjennomgang om forberedelse av data for AI i idrett, med referanser hentet fra AI/ML-forskningsfelt og brukt på svømmespesifikke scenarier. Målet vårt er å bygge bro mellom hva AI-systemer trenger og hvordan svømming kan gi det. Vi skal utforske grunnlaget for datakvalitet, farene ved dårlig dataadministrasjon og nøkkelpilarene som er nødvendige for å bygge robuste, AI-klare datasett. Mot slutten av denne gjennomgangen vil du forstå hvorfor velstrukturerte data av høy kvalitet er avgjørende for å bygge et grunnlag for avansert analyse, som muliggjør bedre beslutningstaking og ytelsesgevinster i bassenget.

Seksjoner dekket i del 1:

• Del 1: Hvorfor datakvalitet er avgjørende for ML/AI
  Vi skisserer kjernegrunnene til at høykvalitets, godt administrert data er uunnværlig for AI- og ML-applikasjoner, spesielt i prestasjonskritiske idretter som svømming.
• Del 2: Barrierene, fallgruvene og utfordringene ved data av dårlig kvalitet
  Denne delen fremhever de praktiske konsekvensene av dårlig datapraksis, inkludert partiske modeller, mangelfulle opplæringsstrategier og bortkastede ressurser.
• Del 3: Kjernegrunnlag for å sikre data av høy kvalitet i AI/ML
  Vi presenterer nøkkelpilarene for pålitelig dataadministrasjon, fra indre og kontekstuell datakvalitet til etisk overholdelse, som alle er avgjørende for å skape pålitelige AI-resultater.

Del 1: Hvorfor datakvalitet er avgjørende for ML/AI – «The Engine of AI»

Tenk deg at du gir drivstoff til en motor: Hvis drivstoffet er lavverdig eller forurenset, vil du aldri få topp ytelse. Data fungerer på samme måte for Machine Learning (ML) og Artificial Intelligence (AI). I sportens verden, spesielt svømming, er nøyaktige data livsnerven som driver moderne analyser, ytelsessporing og beslutningstaking. Data av dårlig kvalitet eller ufullstendige data kan villede selv de mest avanserte AI-systemene, potensielt avspore treningsplaner og konkurranseutfall.

Nedenfor er viktige årsaker til at datakvalitet er avgjørende for enhver AI-drevet applikasjon:

1. Modellens nøyaktighet og pålitelighet
   Data av høy kvalitet sikrer at AI-modeller leverer presise, pålitelige spådommer. I svømming gjør konsistente og nøyaktige data om beregninger som antall slag, rundedelinger og hjertefrekvensvariasjoner trenere og idrettsutøvere til å stole på AI-generert innsikt. På den annen side kan dårlige data føre til upålitelige modeller og mangelfulle treningsregimer (Priestley et al., 2023; Qayyum et al., 2020).
2. Unngåelse av datakaskader
   Datafeil kan forplante seg gjennom hele ML-rørledningen, og skape en kaskadeeffekt der små innledende feil forsterker til større problemer. For eksempel kan konsekvent feilregistrering av rundetider forvrenge tempoanalyse, tretthetsspådommer og løpsstrategier, noe som kan føre til kostbar ineffektivitet (Sambasivan et al., 2021; Polyzotis et al., 2018).
3. Skjevhet og rettferdighet
   Forutinntatte eller ufullstendige data, spesielt i konkurranseidretter, kan resultere i skjev innsikt og urettferdige utfall. For eksempel kan treningsdata begrenset til visse svømmere demografi eller forhold ekskludere nøkkelfaktorer, og skape modeller som favoriserer noen idrettsutøvere fremfor andre. Å sikre mangfoldige, representative data bidrar til å redusere skjevheter og forbedre generalisering (Zhou et al., 2018; Qayyum et al., 2020).
4. Data rengjøring og klargjøring
   Effektiv datarensing fjerner støy, korrigerer inkonsekvenser og adresserer manglende verdier. Tenk på det som å opprettholde et bassengs vannkvalitet – uten riktig rengjøring, svømmernes ytelse og AI-innsikt lider. Rene data sikrer at modeller kan tilpasse seg nye og utviklende forhold (Polyzotis et al., 2018; Priestley et al., 2023).
5. Domenespesifikke krav
   Hver sport kommer med unike beregninger og krav. I svømming er det viktig å overvåke målinger som slagfrekvens, hvileintervaller og undervannsfaser. Å skreddersy datakvalitetssjekker til disse spesifikasjonene sikrer at AI-utdata dekker virkelige ytelsesbehov (Priestley et al., 2023; Ranjan, 2023).
6. Kontinuerlig overvåking og styring
   Datainnsamlingen stopper ikke etter at en modell er opplært. Svømmernes prestasjoner utvikler seg, nye idrettsutøvere blir med i programmer, og sensorer kan endre seg over tid. Løpende overvåking av innkommende data sikrer at AI-verktøy forblir nøyaktige og relevante (Bangari et al., 2024; Zhou et al., 2018).
7. Omfattende datakvalitetsstyring
   Å administrere store volumer og variasjoner av treningsdata – som rundeteller, biometriske avlesninger og videoanalyse – krever robuste, skalerbare prosesser. En klar datakvalitetsstrategi tar for seg volum, variasjon og hastighet for å opprettholde konsistens over hele ML-livssyklusen (Ranjan, 2023; Priestley et al., 2023).
8. Etiske og juridiske vurderinger
   Innsamling av ytelses- og helseberegninger reiser etiske bekymringer, spesielt rundt personvern og overholdelse. Høye datakvalitetsstandarder, sikker administrasjon og overholdelse av etiske retningslinjer hjelper organisasjoner med å oppfylle juridiske forpliktelser (Qayyum et al., 2020; Zhou et al., 2018).

Datakvalitet er grunnlaget for vellykkede ML/AI-systemer. Nøyaktige, omfattende og godt administrerte data gir mer pålitelige modeller, og fremmer tillit blant trenere, idrettsutøvere og interessenter. Å behandle data som "drivstoffet" til AI-applikasjoner sikrer mer rettferdige resultater, enten det er i treningsfasiliteter, forskningslaboratorier eller globale konkurranser.

Del 2: Barrierene, fallgruvene og utfordringene ved data av dårlig kvalitet

Innen sportsanalyse er dårlig datakvalitet mer enn bare et mindre tilbakeslag – det kan avspore treningsprogrammer, kaste bort verdifulle ressurser og svekke tilliten til AI-drevet innsikt. Fra trenere som sporer turtider til idrettsforskere som analyserer store sensordatasett, er det avgjørende å forstå disse viktige fallgruvene for å sikre pålitelige resultater.

1. Degradering av modellytelse
   AI-modeller er avhengige av nøyaktige, komplette data for å lære og lage spådommer. Når de mates med manglende eller feil data – for eksempel unøyaktige rundedelinger eller feilloggede slagteller – produserer modellene upålitelige spådommer. Dette kan resultere i suboptimale pacingstrategier eller til og med økt skaderisiko hvis idrettsutøvere presses utover trygge grenser (Priestley et al., 2023; Qayyum et al., 2020).
2. Datakaskader
   Små datafeil ved starten av rørledningen kan snøballe inn i større problemer nedstrøms. For eksempel kan en pulsmåler som feil registrerer hyppige topper utløse "falske alarmer" om en idrettsutøvers helse, noe som kan føre til unødvendige endringer i treningsplaner. Disse kaskadene reduserer tilliten til AI-systemer og kan kompromittere idrettsutøverens velvære (Sambasivan et al., 2021; Polyzotis et al., 2018).
3. Problemer med skjevhet og rettferdighet
   Dårlig datakvalitet stammer ofte fra ufullstendige datasett som ikke klarer å representere ulike idrettsutøverpopulasjoner. Når modeller trenes på begrensede data – for eksempel beregninger fra kun elitesvømmere – kan de gi råd som er irrelevante eller til og med skadelige for idrettsutøvere på ungdoms- eller masternivå. Inkluderende og representativ datainnsamling er nøkkelen til å redusere skjevhet (Zhou et al., 2018; Qayyum et al., 2020).
4. Mangel på standardiserte beregninger
   Uten standardiserte metoder for å registrere nøkkeltall (f.eks. slagfrekvens eller rundesegmenttider), blir det vanskelig å sammenligne data på tvers av team eller studier. Inkonsekvente definisjoner kan skape forvirring når man tar i bruk AI-løsninger, bremse fremdriften og forsterke feil på tvers av applikasjoner (Priestley et al., 2023).
5. Dataforgiftning og sikkerhetsrisiko
   Når data er dårlig administrert, blir de sårbare for tukling eller ondsinnede angrep. Innen sport kan endrede ytelsesdata villede speidere, skjeve rangeringer eller til og med påvirke spillmarkedene. Implementering av robuste validerings- og sikkerhetstiltak bidrar til å forhindre slike dataforgiftningsrisikoer (Qayyum et al., 2020).
6. Ressursbegrensninger og dokumentasjonsproblemer
   Under-ressursmessige team og uklare datainnsamlingsprotokoller fører ofte til feil som kan unngås. For eksempel kan dårlig dokumenterte sensorkalibreringsprosedyrer føre til feilmerking av data, noe som senere krever omfattende innsats for å korrigere. Over tid forsterker disse ressurshullene ineffektivitet (Sambasivan et al., 2021).
7. Etiske og juridiske utfordringer
   Håndtering av sensitive idrettsutøverdata – inkludert biometriske eller helserelaterte beregninger – krever streng overholdelse av personvernregler. Slurvete databehandling kan føre til manglende overholdelse, juridiske problemer og skade på tilliten mellom idrettsutøvere og ansatte (Qayyum et al., 2020; Zhou et al., 2018).
8. Operasjonell ineffektivitet
   Dårlig datakvalitet kan redusere fremdriften betydelig ved å kreve konstant opprydding og validering. Tid brukt på å «brannslukke» dårlige data kan brukes bedre til å utvikle avanserte treningsstrategier eller kjøre ytterligere eksperimenter (Priestley et al., 2023).
9. Undervisnings- og utdanningshull
   Mange idrettsorganisasjoner mangler riktig opplæring i datainnsamling, ledelse og etikk. Uten denne grunnleggende kunnskapen, kan team utilsiktet introdusere feil i datasett, og skape ytterligere utfordringer med å skalere AI-løsninger (Zhou et al., 2018).
10. Generalisering og representativitet
    Modeller trent på smale datasett sliter ofte med å generalisere på tvers av ulike kontekster. For eksempel kan en modell trent utelukkende på elitesvømmere tilby liten verdi for ungdoms- eller masteridrettsutøvere, noe som krever kostbar datainnsamling og omskolering (Priestley et al., 2023; Ranjan, 2023).

Dårlig datakvalitet gir betydelige utfordringer for AI-adopsjon i sport. Fra svekket modellytelse og etiske risikoer til operasjonelle forsinkelser, disse fallgruvene understreker behovet for robuste, godt dokumenterte og sikre datapipelines. Ved å møte disse utfordringene kan organisasjoner sikre at trenere, forskere og støttepersonell kan stole på AI-innsikt – noe som til slutt fører til bedre treningsstrategier og mer rettferdige resultater.

Seksjon 3: Kjernegrunnlag for å sikre data av høy kvalitet i AI/ML

Å oppnå data av høy kvalitet er ingen tilfeldighet – det krever intensjonelle strategier og grundige prosesser. Innen sport, spesielt svømming, kommer data fra en rekke kilder som rundetider, antall slag og fysiologiske beregninger. For å sikre at AI-modeller leverer pålitelig innsikt, må hvert datapunkt være nøyaktig, relevant og kontekstuelt meningsfylt. Nedenfor er nøkkelpilarene som støtter effektiv datainnsamling, styring og bruk.

1. Indre datakvalitet
   Iboende kvalitet fokuserer på å sikre at selve dataene er nøyaktige, konsistente og fullstendige. Ved svømming kan selv en liten unøyaktighet – for eksempel en feilregistrert rundetid – forvrenge treningsanbefalingene og påvirke idrettsutøvernes resultater. For å oppnå høy iboende kvalitet, bør sensorer som timing pads og bærbare enheter gjennomgå regelmessige kalibreringer. Periodiske stikkprøver, for eksempel å sammenligne automatiserte data med videoanmeldelser, hjelper med å validere nøyaktigheten til nøkkelberegninger. Automatiserte systemer som flagger uteliggere, som slagfrekvenser som overskrider fysiske grenser, er også kritiske (Priestley et al., 2023; Ranjan, 2023). Disse kombinerte tiltakene sikrer at dataene forblir pålitelige for AI-analyse.

2. Kontekstkvalitet
   Kontekstkvalitet sikrer at data er relevante, tidsriktige og egnet for den tiltenkte AI-oppgaven. For eksempel kan det hende at treningsdata samlet fra kortbanebassenger ikke er aktuelt for svømming i åpent vann, noe som gjør segmentering viktig. For å opprettholde kontekstuell relevans, bør team klart definere datainnsamlingsmål, for eksempel å forbedre starter, svinger eller generell utholdenhet. Data bør klassifiseres basert på forhold som bassengstørrelse eller høyde for å gi kontekstuelt meningsfull innsikt. Videre, ettersom opplæringsbehovene utvikler seg, bør også datainnsamlingsprosesser for å holde dem på linje med gjeldende mål (Priestley et al., 2023; Zhou et al., 2018).

3. Representasjonskvalitet
   Representasjonskvalitet fokuserer på konsistente og tolkbare dataformater på tvers av team og systemer. Uten standardisering kan ytelsesdata mistolkes – for eksempel når forskjellige lag merker en runde på 50 meter som «50 gratis» eller «FC_50». Ved å ta i bruk standardiserte navnekonvensjoner og opprettholde et delt dataskjema på tvers av teamene, kan disse problemene reduseres. Teamene bør også bruke metadata for å dokumentere detaljer om når og hvordan data ble samlet inn (Priestley et al., 2023). Disse tiltakene forhindrer forvirring og forbedrer samarbeidet mellom interne og eksterne interessenter.

4. Tilgjengelighet
   Tilgjengelighet sikrer at data er tilgjengelig for autoriserte brukere samtidig som personvernet ivaretas. Trenere, idrettsforskere og idrettsutøvere trenger ofte sanntidstilgang til ytelsesdata for å justere treningen. Sikre skybaserte systemer med rollebasert tilgangskontroll kan gi tilgang uten at det går på bekostning av sikkerheten. I tillegg gir brukervennlige dashboards designet for ikke-tekniske brukere bredere tilgjengelighet. For sensitive idrettsutøverdata bør kryptering håndheves for å oppfylle personvernforskriftene (Zhou et al., 2018). Disse tiltakene hjelper til med å balansere datatilgjengelighet og personvern samtidig som de støtter effektiv beslutningstaking.

5. Data Lifecycle Management
   Datalivssyklusadministrasjon overvåker data fra innsamling til behandling, lagring, analyse og eventuell arkivering eller sletting. Sporbarhet er nøkkelen – uten den kan feil introduseres i AI-rørledningen ubemerket. Vedlikehold av grundig dokumentasjon, inkludert detaljer som innsamlingsdatoer og sensorkalibreringslogger, bidrar til å bevare dataintegriteten. Periodiske gjennomganger er avgjørende for å fjerne utdaterte eller irrelevante data samtidig som man opprettholder fokus på kvalitetsdatasett (Ranjan, 2023; Priestley et al., 2023). Strategier for sikkerhetskopiering og katastrofegjenoppretting sikrer langsiktig datapålitelighet.

6. Etisk og juridisk overholdelse
   Etisk og juridisk etterlevelse er avgjørende ved håndtering av sensitive data, spesielt i idretter der biometriske og helsemessige data er involvert. Idrettsutøvere stoler på at deres personlige opplysninger vil bli beskyttet og brukt på en ansvarlig måte. For å opprettholde denne tilliten, bør lagene anonymisere idrettsutøverdata når det er mulig og sikre at databruk er i samsvar med relevante lover, for eksempel GDPR. Det er også viktig å innhente informert samtykke fra idrettsutøvere før de samler inn og bruker dataene deres (Qayyum et al., 2020; Zhou et al., 2018). Unnlatelse av å følge disse retningslinjene risikerer juridiske konsekvenser og omdømmeskade.

7. Kontinuerlig overvåking og forbedring
   Kontinuerlig overvåking sikrer at datakvaliteten opprettholdes over tid etter hvert som ytelsesdata utvikler seg. Svømmeprogrammer introduserer ofte nye beregninger og teknologier, noe som gjør kontinuerlig validering viktig. Automatiserte valideringsskript kan oppdage uregelmessigheter, for eksempel uvanlig korte eller lange rundetider, før de påvirker analyser. Periodiske revisjoner bidrar til å opprettholde fullstendighet og integritet, mens tilbakemeldingssløyfer som involverer trenere og idrettsutøvere gir mulighet for rask løsning av avvik (Bangari et al., 2024; Zhou et al., 2018). Denne proaktive tilnærmingen bidrar til å opprettholde en dynamisk og pålitelig datapipeline.

8. Integrasjon av domenekunnskap
   Integrering av domenekunnskap utnytter ekspertisen til trenere, idrettsforskere og idrettsutøvere for å tolke og validere data effektivt. Anomalier, for eksempel en plutselig økning i hjertefrekvensen, kan ha enkle forklaringer som sensorfeil eller miljøforhold. Domeneeksperter kan skille mellom reelle problemer og utstyrsfeil, og forhindrer unødvendige modelljusteringer. Å samarbeide med trenere om datainnsamlingsprotokoller og validere AI-drevne anbefalinger mot virkelige opplevelser øker påliteligheten til innsikten som genereres (Ranjan, 2023). Denne iterative prosessen sikrer at datadrevne beslutninger stemmer overens med praktisk erfaring.

Ved å fokusere på disse kjernegrunnlagene – indre og kontekstuell kvalitet, representasjonskonsistens, tilgjengelighet, livssyklusadministrasjon, compliance, kontinuerlig overvåking og domeneekspertise – kan organisasjoner etablere pålitelige datapipelines. For profesjonelle svømmer betyr dette bedre treningsregimer, nøyaktige tilbakemeldinger fra utøverne, mer engasjement, færre skader og overlegen konkurranseprestasjon.

Sammendrag

I denne første delen har vi utforsket kjerneprinsippene for datakvalitet og vist hvordan dårlige data kan avspore selv de mest avanserte AI-prosjektene. Slurvete eller ufullstendige poster stopper ikke bare innovasjon – de kan aktivt villede trenere, idrettsutøvere og analytikere. Men hvordan gjelder disse konseptene for svømmingens nåværende datalandskap?

I den neste delen vil vi dykke ned i de praktiske realitetene ved å administrere data om svømmetreningsøkt, fremheve områder der bransjen utmerker seg og hvor forbedringer er nødvendig. Vi vil også diskutere muligheten for et enhetlig rammeverk designet for å forbedre dataadministrasjon på tvers av alle nivåer av sporten. Til slutt vil vi svare på nøkkelspørsmålet: Er dataene om svømmekondisjon og konkurransedyktig industri egnet for AI? Følg med for en nærmere titt på hvordan vi kan utnytte AI for å gi bedre resultater for svømmere på alle nivåer.

Referanser:

Priestley, Maria & O’Donnell, Fionntán & Simperl, Elena. (2023). A Survey of Data Quality Requirements That Matter in ML Development Pipelines. Journal of Data and Information Quality. 15. 10.1145/3592616.

Bangad, Nikhil & Jayaram, Vivekananda & Sughaturu Krishnappa, Manjunatha & Banarse, Amey & Bidkar, Darshan & Nagpal, Akshay & Parlapalli, Vidyasagar. (2024). A Theoretical Framework For Ai-Driven Data Quality Monitoring In High-Volume Data Environments. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ENGINEERING & TECHNOLOGY. 15. 618-636. 10.5281/zenodo.13878755.

Zhou, Yuhan & Tu, Fengjiao & Sha, Kewei & Ding, Junhua & Chen, Haihua. (2024). A Survey on Data Quality Dimensions and Tools for Machine Learning Invited Paper. 120-131. 10.1109/AITest62860.2024.00023.

Polyzotis, Neoklis & Roy, Sudip & Whang, Steven & Zinkevich, Martin. (2018). Data Lifecycle Challenges in Production Machine Learning: A Survey. ACM SIGMOD Record. 47. 17-28. 10.1145/3299887.3299891.

Qayyum, Adnan & Qadir, Junaid & Bilal, Muhammad & Al-Fuqaha, Ala. (2020). Secure and Robust Machine Learning for Healthcare: A Survey. IEEE Reviews in Biomedical Engineering. PP. 1-1. 10.1109/RBME.2020.3013489.

Neutatz, Felix & Chen, Binger & Abedjan, Ziawasch & Wu, Eugene. (2021). From Cleaning before ML to Cleaning for ML.

Sambasivan, Nithya & Kapania, Shivani & Highfill, Hannah & Akrong, Diana & Paritosh, Praveen & Aroyo, Lora. (2021). “Everyone wants to do the model work, not the data work”: Data Cascades in High-Stakes AI. 1-15. 10.1145/3411764.3445518.

Roh, Yuji & Heo, Geon & Whang, Steven. (2019). A Survey on Data Collection for Machine Learning: A Big Data - AI Integration Perspective. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. PP. 1-1. 10.1109/TKDE.2019.2946162.

Whang, Steven & Roh, Yuji & Song, Hwanjun & Lee, Jae-Gil. (2023). Data collection and quality challenges in deep learning: a data-centric AI perspective. The VLDB Journal. 32. 10.1007/s00778-022-00775-9.

Rangineni, Sandeep. (2023). An Analysis of Data Quality Requirements for Machine Learning Development Pipelines Frameworks. International Journal of Computer Trends and Technology. 71. 16-27. 10.14445/22312803/IJCTT-V71I8P103.