Czy dane dotyczące kondycji fizycznej i konkurencyjnych branż w pływaniu nadają się do wykorzystania w AI? – Część 2

Wprowadzenie

Witamy ponownie! W Części 1 podkreśliliśmy, dlaczego jakość danych jest kluczowa dla rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, zbadaliśmy ryzyko związane z kiepskimi danymi i przedstawiliśmy kluczowe zasady tworzenia struktur danych gotowych na sztuczną inteligencję. Teraz nadszedł czas, aby przenieść uwagę z teorii na praktykę. W tej drugiej części przyjrzymy się bliżej obecnemu stanowi danych z sesji treningowych pływania — odkrywając luki, niespójności i zmarnowane okazje. Przyjrzymy się również potencjałowi ujednoliconych ram, odnosząc się do systemów strefowych Wise Racer, i na koniec zajmiemy się najważniejszym pytaniem: czy branża pływacka jest naprawdę gotowa na przyjęcie sztucznej inteligencji?

Do końca tego wpisu będziesz mieć jaśniejszy obraz barier, które nadal istnieją, oraz praktyczne informacje na temat tego, jak trenerzy, organizacje i interesariusze mogą napędzać kolejną fazę innowacji skoncentrowanych na danych w całym sporcie.

Sekcje omówione w części 2

• Sekcja 4: Obecny stan zarządzania danymi sesji treningowych pływania Ocenia, w jaki sposób sesje są obecnie dokumentowane, przechowywane i interpretowane — podkreślając nieścisłości i luki uniemożliwiające efektywne wykorzystanie danych.
• Sekcja 5: Możliwość — Przygotowanie gruntu pod ujednolicone ramy Analizuje, w jaki sposób łączenie postępów technologicznych z ramami stref treningowych może skutkować ujednoliconymi, możliwymi do udostępnienia i możliwymi do wykorzystania danymi dla trenerów i sportowców.
• Sekcja 6: Czy zatem dane branży pływackiej nadają się do sztucznej inteligencji? Odpowiada na kluczowe pytanie, które napędza tę serię. Podkreśla rolę trenerów pływania, administratorów i innowatorów w promowaniu współpracy, przyjmowaniu uniwersalnych standardów i zapewnianiu, że sport jest w pełni przygotowany do wykorzystania AI.

Sekcja 4: Obecny stan zarządzania danymi sesji treningowych pływania

Aby zbudować skuteczne rozwiązania AI/ML w pływaniu, musimy najpierw zrozumieć wyzwania związane ze zbieraniem, przechowywaniem i wykorzystywaniem danych sesji treningowych w rzeczywistych warunkach. Ta sekcja analizuje obecny stan zarządzania danymi pływackimi za pomocą ośmiu podstawowych filarów wysokiej jakości danych. Filary te podkreślają typowe pułapki, z którymi borykają się trenerzy, sportowcy i naukowcy sportowi, a także wpływ tych pułapek na tworzenie skalowalnych i spersonalizowanych aplikacji AI.

1. Jakość wewnętrzna Jakość wewnętrzna odnosi się do dokładności, spójności i kompletności surowych wartości danych. W pływaniu jakość ta jest często zagrożona przez fragmentaryczne metody prowadzenia dokumentacji i złożoność digitalizacji istniejących dzienników treningowych. Na przykład plany sesji mogą być pisane ręcznie w notatnikach lub zapisywane jako arkusze kalkulacyjne przy użyciu skrótów specyficznych dla trenera, co wprowadza błędy podczas digitalizacji. Ponadto ważne wskaźniki, takie jak czasy okrążeń, liczba ruchów, tętno i jednostki miary odległości, objętości i intensywności, czasami są pomijane lub niejasno rejestrowane. Bez dokładnych i kompletnych danych modele AI mają trudności z identyfikacją znaczących wzorców, co utrudnia im dokonywanie dokładnych prognoz wydajności i podejmowanie decyzji dotyczących treningu.

2. Jakość kontekstowa Jakość kontekstowa zapewnia, że dane są istotne, aktualne i odpowiednie do konkretnego zadania. Wiele planów sesji pływackich jest ogólnych i nie uwzględnia indywidualnych potrzeb sportowców, takich jak wiek, płeć, historia kontuzji lub poziom umiejętności. Ten brak szczegółowości ogranicza zdolność systemów AI do dostosowywania rekomendacji do profili pływaków. Niejednoznaczność w opisach, takich jak „zwiększ wysiłek” lub „tak szybko, jak to możliwe”, dodatkowo komplikuje analizę intensywności. Podobnie brak rejestrowania fazy treningu — niezależnie od tego, czy jest to okres poza sezonem, szczyt zawodów czy okres regeneracji — usuwa ważny kontekst czasowy. Aby spostrzeżenia AI były skuteczne, dane muszą odzwierciedlać aktualny stan sportowca i jego długoterminowe cele.

3. Jakość reprezentacyjna Jakość reprezentacyjna dotyczy tego, jak dobrze dane są sformatowane i ustrukturyzowane w celu łatwej interpretacji. Niespójna reprezentacja szczegółów sesji w różnych zespołach, taka jak używanie skrótów takich jak „DKOB”, „OUS”, „UK” lub „choice” spośród niezliczonej liczby innych, może prowadzić do zamieszania. Ponadto plany sesji często obejmują zagnieżdżone zestawy lub interwały, które trudno uchwycić w płaskich formatach, takich jak arkusze kalkulacyjne. Bez ujednoliconego schematu danych ważne hierarchiczne relacje między rozgrzewkami, zestawami głównymi, zestawami uzupełniającymi i wyciszeniami mogą zostać utracone. Niska jakość reprezentacyjna ogranicza zdolność AI do analizowania, w jaki sposób różne elementy treningu przyczyniają się do ogólnej wydajności.

4. Dostępność Dostępność zapewnia, że dane są łatwo dostępne dla autoryzowanych użytkowników, przy jednoczesnym zachowaniu bezpieczeństwa i prywatności. Jednym z głównych wyzwań w pływaniu jest rozdrobnione przechowywanie danych, a dzienniki sesji są często rozproszone po osobistych notatnikach, aplikacjach i arkuszach kalkulacyjnych. Ten brak centralizacji tworzy silosy danych, uniemożliwiając kompleksową analizę. Ponadto opisy sesji są tworzone w różnych językach i mogą zawierać niespójną terminologię, co utrudnia ich dokładną interpretację przez narzędzia AI. Poprawa dostępności wymaga centralizacji danych w bezpiecznych, współdzielonych środowiskach, w których trenerzy, naukowcy i sportowcy mogą z nich korzystać bez barier.

5. Zarządzanie cyklem życia danych Zarządzanie cyklem życia danych obejmuje śledzenie danych od ich utworzenia do ostatecznej analizy, informacji zwrotnej i archiwizacji. W wielu programach kluczowe wskaźniki, takie jak tętno w trakcie sesji i po sesji lub okresy odpoczynku, są gromadzone, ale nie są konsekwentnie przekazywane do przyszłego planowania. Ta luka w sprzężeniu zwrotnym ogranicza potencjał systemów AI do uczenia się i doskonalenia w czasie. Ponadto rozgrzewki i wyciszenia są często śledzone z mniejszą precyzją niż serie główne, co tworzy martwe punkty w monitorowaniu obciążenia i regeneracji. Zamknięty system zarządzania cyklem życia jest niezbędny, aby zapewnić, że zarówno systemy AI, jak i strategie coachingowe ewoluują w oparciu o nowe dane.

6. Zgodność z etyką i prawem Prywatność sportowców, własność danych i zgodność z przepisami są kluczowe dla utrzymania zaufania do aplikacji AI. Problemy często pojawiają się, gdy pływacy zmieniają drużyny lub gdy zaangażowani są nieletni, co rodzi pytania o to, kto jest właścicielem danych i w jaki sposób można je udostępniać. Bez jasnych wytycznych organizacje mogą wahać się przed współpracą lub łączeniem swoich danych na potrzeby rozwoju AI. Solidne zasady prywatności i procesy świadomej zgody mogą pomóc złagodzić te ryzyka, jednocześnie promując skuteczniejsze praktyki udostępniania danych.

7. Ciągły monitoring i doskonalenie Biorąc pod uwagę dynamiczną naturę danych dotyczących pływania — nowe czujniki, zmieniające się programy treningowe i ewoluujące cele — ciągły monitoring ma kluczowe znaczenie. Jednak wiele zespołów nie ma ram do regularnych audytów danych i ulepszeń. Niekompletne metryki i powtarzające się luki w danych pozostają niezauważone, co prowadzi do niewiarygodnych analiz. Ciągłe protokoły monitorowania mogą pomóc wykryć anomalie, takie jak nieprawdopodobnie krótkie czasy okrążeń lub brakujące dane dotyczące odpoczynku, i odpowiednio udoskonalić metody gromadzenia danych. To iteracyjne podejście zapewnia, że jakość danych pozostaje wysoka w miarę ewolucji warunków.

8. Integracja wiedzy o domenie Integracja wiedzy o domenie zapewnia, że systemy AI mogą poprawnie interpretować niejednoznaczne lub złożone dane. Trenerzy, naukowcy sportowi i sportowcy dostarczają kluczowych spostrzeżeń, których sama AI nie jest w stanie uchwycić. Na przykład terminy takie jak „budowa”, „odczuwanie mocy” lub „rejs” mogą mieć różne znaczenia w zależności od poziomu pływaka lub kontekstu treningu. Bez wkładu ekspertów modele AI ryzykują błędną interpretacją takich instrukcji. Współpraca z ekspertami w domenie zapewnia, że rekomendacje generowane przez AI są zgodne z praktycznymi zasadami coachingu, dzięki czemu są bardziej skuteczne i wiarygodne.

Analizując obecne wyzwania w zarządzaniu danymi z sesji treningowych pływania, możemy określić, gdzie potrzebne są ulepszenia, aby zbudować zestawy danych gotowe na AI. Od standaryzacji formatów danych i kontekstualizacji metryk po centralizację przechowywania danych i wspieranie współpracy, rozwiązanie tych problemów pomoże zniwelować lukę między surowymi danymi o wydajności a praktycznymi spostrzeżeniami AI.

Sekcja 5: Czy dane branży pływackiej nadają się do AI?

Po zbadaniu znaczenia jakości danych (część 1) i przeanalizowaniu obecnego stanu zarządzania danymi sesji pływackich (część 2) wracamy do centralnego pytania: Czy branża pływacka jest gotowa w pełni wykorzystać AI? Krótka odpowiedź: Jeszcze nie — ale jest w drodze.

Znaczenie przywództwa trenera Trenerzy są strażnikami danych dotyczących treningu pływackiego. Jako główni twórcy i opiekunowie planów treningowych, ich rola jest kluczowa w napędzaniu postępów opartych na danych. Poprzez przyjęcie standardowych stref intensywności, dobrze ustrukturyzowanych planów sesji i kompleksowego śledzenia wyników, trenerzy kładą podwaliny pod dokładne, wysokiej jakości zbieranie danych. Dzięki temu silnemu szkieletowi danych narzędzia AI/ML mogą dostarczać cennych spostrzeżeń, od informacji zwrotnych o technice w czasie rzeczywistym po modele predykcyjne do zarządzania długotrwałym zmęczeniem i optymalizacji szczytowej wydajności.

Skalowanie korzyści dla wszystkich interesariuszy Kiedy branża pływacka dostosowuje się do wysokiej jakości, ustrukturyzowanych danych, korzyści rozciągają się na wszystkie poziomy sportu:

• Sportowcy: Otrzymuj spersonalizowane plany treningowe, które odzwierciedlają ich indywidualne cele i umiejętności, zwiększając zarówno wydajność, jak i zapobiegając urazom.
• Trenerzy i kluby: Usprawnij proces planowania sesji, zmniejsz obciążenia administracyjne i uzyskaj dostęp do zaawansowanych analiz wydajności dla osób i zespołów.
• Organizacje i federacje: Mogą gromadzić zanonimizowane dane w regionach, aby napędzać badania na dużą skalę, informować krajowe programy szkoleniowe i opracowywać najlepsze praktyki dla wszystkich poziomów rywalizacji — od wydarzeń dla grup wiekowych po elitarne zawody międzynarodowe.

Prostota i uniwersalność Kluczem do sukcesu jest projektowanie prostych, intuicyjnych struktur danych, które są łatwe do przyjęcia, przy jednoczesnym zachowaniu głębi wiedzy eksperckiej. Nie oznacza to nadmiernego upraszczania ani utraty cennych spostrzeżeń. Zamiast tego chodzi o udostępnienie gromadzenia i zarządzania danymi wszystkim interesariuszom. Dzięki stosowaniu ujednoliconej terminologii, spójnych stref intensywności i dobrze zdefiniowanych ram danych trenerzy, sportowcy i twórcy technologii mogą współpracować w ramach wspólnego języka, który łączy wiedzę specjalistyczną i technologię.

Sekcja 6: Możliwość — przygotowanie gruntu pod ujednolicone ramy

Nasze badanie wyzwań związanych z jakością danych ujawnia kluczową wiedzę: tworzenie wysokiej klasy rozwiązań AI/ML w pływaniu nie polega tylko na lepszych czujnikach, wizji komputerowej, bardziej szczegółowych arkuszach kalkulacyjnych lub digitalizacji treningów najlepszych pływaków na świecie. Prawdziwa szansa leży w ustanowieniu ujednoliconych ram — wspólnego planu, który standaryzuje sposób planowania, rejestrowania i analizowania sesji treningowych. Kiedy profesjonaliści pływania i eksperci technologiczni współpracują wokół wspólnych standardów, mogą odblokować bogatsze, bardziej wiarygodne dane, z których skorzysta każdy, od sportowców wyczynowych goniących rekordy po entuzjastów fitnessu poszukujących stałych ulepszeń.

Wspólna wizja Pomimo różnorodności metod trenerskich i poziomów umiejętności pływaków, istnieje powszechna zgoda co do tego, że wysokiej jakości dane są niezbędne do śledzenia postępów, zmniejszania ryzyka kontuzji i poprawy skuteczności treningu. Zharmonizowanie sposobu rejestrowania kluczowych wskaźników, takich jak liczba ruchów, przerwy między odpoczynkami i strefy intensywności, może rozwiązać wiele problemów z danymi, które omówiliśmy, w tym niespójną terminologię, brak indywidualizacji oraz niekompletne dane dotyczące odpoczynku i regeneracji.

To nie jest po prostu inicjatywa technologiczna — to pomost między nauką o sporcie a nauką o danych. Trenerzy, naukowcy sportowi i twórcy oprogramowania wnoszą cenne doświadczenie, zapewniając, że ramy odzwierciedlają praktyczne realia codziennych sesji treningowych, a jednocześnie pozostają technicznie solidne i skalowalne.

Budowanie na podstawie struktury stref treningowych W Wise Racer podjęliśmy już kroki w kierunku standaryzacji, wprowadzając dwa kluczowe modele:

1. 9-strefowa struktura treningu wyczynowego pływania Zaprojektowana dla sportowców wyczynowych struktura ta kategoryzuje wysiłek na dziewięć stref, obejmujących wszystko, od pracy nad techniką o niskiej intensywności po sprinty o wysokiej intensywności.
2. 5-strefowa struktura treningu wyczynowego pływania Zaprojektowany dla pływaków wyczynowych i rekreacyjnych, ten uproszczony system koncentruje się na zakresach intensywności rdzenia, dzięki czemu jest dostępny dla tych, którzy stawiają poprawę kondycji ponad rywalizację.

Te oparte na strefach ramy pomagają pływakom, trenerom i interesariuszom skutecznie komunikować się na temat intensywności i wysiłku. Jednak same strefy nie wystarczą. Aby te ramy naprawdę dawały spójne wyniki, muszą być połączone ze znormalizowanymi protokołami gromadzenia danych. Oznacza to jasne definicje każdej strefy, jednolite metody rejestrowania zestawów i interwałów oraz spójne podejście do rejestrowania kontekstów specyficznych dla sportowca, takich jak historia kontuzji lub fazy treningowe. Dzięki tej strukturze sportowiec trenujący w Strefie 3 powinien reprezentować takie samo obciążenie fizjologiczne, niezależnie od klubu lub regionu.

Droga naprzód W nadchodzących wpisach na blogu przedstawimy wytyczne dotyczące wdrażania zunifikowanych ram. Obejmuje to strukturyzowanie planów treningowych, rejestrowanie wyników sesji i wykorzystywanie danych do dostosowywania decyzji trenerskich. Przeanalizujemy również, w jaki sposób spójne, wysokiej jakości dane mogą doładować narzędzia AI/ML w pływaniu, umożliwiając:

• Pętle sprzężenia zwrotnego: Analiza interwałów odpoczynku, wydajności ruchów i danych dotyczących tętna w celu dostrojenia sesji treningowych w miarę ich trwania. - Analiza predykcyjna: Modele AI, które prognozują, kiedy pływak jest narażony na ryzyko osiągnięcia plateau wydajności lub przetrenowania, na podstawie wzorców w swoich danych.
• Indywidualne rekomendacje: Zautomatyzowane systemy, które dostosowują plany treningowe do osobistych progów sportowca, niezależnie od tego, czy jest młodym pływakiem, czy triathlonistą skupionym na długodystansowych wydarzeniach na wodach otwartych.

Korzyści dla instytucji, rodziców, trenerów i pływaków Ustrukturyzowane, oparte na technologii podejście do treningu pływackiego przynosi korzyści wszystkim interesariuszom w ekosystemie:

• Rozszerzona personalizacja: Łącząc standardowe strefy z precyzyjnymi danymi specyficznymi dla sportowca, trenerzy mogą dostosowywać zestawy treningowe i intensywności do indywidualnych potrzeb, maksymalizując wydajność bez ryzyka wypalenia.
• Skuteczne zarządzanie obciążeniem: Ulepszone śledzenie danych dotyczących odpoczynku, regeneracji i obciążenia pomaga trenerom zapobiegać typowym urazom z przeciążenia poprzez lepsze zarządzanie skumulowanym obciążeniem.
• Łatwiejsze śledzenie postępów: Dzięki ujednoliconemu formatowi danych śledzenie postępów pływaka w ciągu tygodni lub sezonów staje się proste, oferując zarówno trenerom, jak i rodzicom przejrzysty widok trendów w zakresie wyników.
• Współpraca w zakresie rozwoju: Gdy wiele klubów, regionów lub federacji przyjmuje podobne ramy, mogą one udostępniać i porównywać zagregowane spostrzeżenia. Taka współpraca może pobudzać innowacje i podnosić standardy rywalizacji w całym sporcie.

Zmodernizowana kultura pływania Wspólna wizja zarządzania danymi, połączona ze znormalizowanymi ramami, takimi jak modele 9-Zone i 5-Zone firmy Wise Racer, może poprawić sposób nauczania, trenowania i oceniania pływania. Przyjmując uniwersalną strukturę danych i dostosowując się do skutecznych zasad treningu, społeczność pływacka może stworzyć bardziej świadome, inkluzywne i dynamiczne środowisko. To nie tylko doprowadzi do poprawy wyników, ale także będzie sprzyjać długoterminowemu zaangażowaniu na wszystkich poziomach — od programów oddolnych po elitarne zawody międzynarodowe.

Podsumowanie

Część 2 oferuje zarówno weryfikację rzeczywistości, jak i plan postępu. Badamy rozdrobniony stan bieżącego zarządzania danymi sesji i pokazujemy, w jaki sposób ten nieład utrudnia skuteczne wdrażanie AI. Jednak perspektywy nie są ponure — nakreślamy pełną nadziei ścieżkę naprzód poprzez zharmonizowane protokoły gromadzenia danych, integrację wiedzy o danej dziedzinie i zastosowanie ram stref intensywności Wise Racer. Poprzez zajęcie się tymi lukami społeczność pływacka może być na drodze do skuteczniejszego odblokowania spostrzeżeń opartych na AI/ML, zwiększając wydajność i innowacyjność na wszystkich poziomach sportu.

Ale w jaki sposób projektujemy sesje treningowe, które spełniają wymagania ery AI? W następnej części przedstawimy nasze kompleksowe ramowe ramy sesji treningowych, omawiając kluczowe kwestie i wybory projektowe mające na celu spełnienie wymagań gotowych na AI. Następnie w ostatniej części pokażemy przykłady, jak stosować te ramy w praktyce — pokazując, jak strefy treningowe i struktury sesji łączą się, aby prowadzić do znaczących ulepszeń.

Wezwanie do działania

To nie może być samotny wysiłek — potrzebujemy Twojego wsparcia.

Jeśli jesteś trenerem, sportowcem, naukowcem danych, naukowcem sportowym, dyrektorem sportowym lub po prostu pasjonujesz się pływaniem i swoim zawodem i chciałbyś wziąć udział w tej rozmowie, skontaktuj się z nami! Twoje spostrzeżenia i doświadczenie mogą pomóc w prowadzeniu znaczących zmian.

A dla tych, którym zależy na przyszłości pływania, możecie wspierać tę inicjatywę, udostępniając ten post i obserwując Wise Racer na LinkedIn, Facebook lub Instagram. Razem zbudujmy mądrzejszą, opartą na danych przyszłość dla tego sportu.