Подходят ли данные о фитнесе и конкурентных отраслях в сфере плавания для ИИ? — Часть 2

Введение

Добро пожаловать обратно! В Части 1 мы подчеркнули, почему качество данных имеет решающее значение для решений на основе ИИ, исследовали риски некачественных данных и изложили основные принципы создания структур данных, готовых к использованию ИИ. Теперь пришло время переключить внимание с теории на практику. Во второй части мы более подробно рассмотрим текущее состояние данных тренировок по плаванию, выявляя пробелы, несоответствия и упущенные возможности. Мы также рассмотрим потенциал единой структуры со ссылками на зональные системы Wise Racer и, наконец, рассмотрим главный вопрос: действительно ли индустрия плавания готова принять ИИ?

К концу этой публикации у вас будет более четкое представление о барьерах, которые все еще существуют, и практические идеи о том, как тренеры, организации и заинтересованные стороны могут продвигать следующую фазу инноваций, ориентированных на данные, в спорте.

Разделы, рассматриваемые в части 2

• Раздел 4: Текущее состояние управления данными тренировок по плаванию Оценивает, как в настоящее время документируются, хранятся и интерпретируются сессии, подчеркивая несоответствия и пробелы, препятствующие эффективному использованию данных.
• Раздел 5: Возможность — создание основы для единой структуры Изучает, как объединение технологических достижений с структурами тренировочных зон может привести к стандартизированным, общим и практическим данным для тренеров и спортсменов.
• Раздел 6: Итак, подходят ли данные индустрии плавания для ИИ? Ответ на ключевой вопрос, движущий эту серию. Подчеркивает роль тренеров по плаванию, администраторов и новаторов в содействии сотрудничеству, принятии универсальных стандартов и обеспечении полной готовности спорта к использованию ИИ.

Раздел 4: Текущее состояние управления данными тренировок по плаванию

Чтобы создать эффективные решения ИИ/МО в плавании, нам сначала нужно понять проблемы сбора, хранения и использования данных тренировок в реальных условиях. В этом разделе анализируется текущее состояние управления данными по плаванию с помощью восьми основных столпов высококачественных данных. Эти столпы подчеркивают распространенные подводные камни, с которыми сталкиваются тренеры, спортсмены и спортивные ученые, а также влияние этих подводных камней на создание масштабируемых и персонализированных приложений ИИ.

1. Внутреннее качество Внутреннее качество относится к точности, согласованности и полноте значений необработанных данных. В плавании это качество часто снижается из-за фрагментированных методов ведения записей и сложности оцифровки существующих журналов тренировок. Например, планы тренировок могут быть записаны от руки в блокнотах или сохранены в виде электронных таблиц с использованием специфической для тренера стенографии, что приводит к ошибкам при оцифровке. Кроме того, такие важные показатели, как время круга, количество гребков, частота сердечных сокращений и единицы измерения расстояния, объема и интенсивности, иногда отсутствуют или записаны нечетко. Без точных и полных данных модели ИИ с трудом выявляют значимые закономерности, что затрудняет их способность делать точные прогнозы производительности и принимать решения по тренировкам.

2. Контекстное качество Контекстное качество гарантирует, что данные являются релевантными, своевременными и подходящими для конкретной поставленной задачи. Многие планы тренировок по плаванию являются общими и не учитывают индивидуальные потребности спортсменов, такие как возраст, пол, история травм или уровень мастерства. Такое отсутствие конкретики ограничивает способность систем ИИ настраивать рекомендации для профилей пловцов. Неопределенность в описаниях, таких как «наращивать усилия» или «как можно быстрее», еще больше усложняет анализ интенсивности. Аналогичным образом, отсутствие записи фазы тренировки — будь то межсезонье, пик соревнований или восстановление — удаляет важный временной контекст. Чтобы аналитика ИИ была эффективной, данные должны отражать текущее состояние спортсмена и долгосрочные цели.

3. Качество представления Качество представления касается того, насколько хорошо данные отформатированы и структурированы для легкой интерпретации. Непоследовательное представление деталей сеанса в разных командах, например использование таких сокращений, как «DKOB», «OUS», «UK» или «choice» среди множества других, может привести к путанице. Более того, планы сеансов часто включают вложенные наборы или интервалы, которые трудно зафиксировать в плоских форматах, таких как электронные таблицы. Без стандартизированной схемы данных могут быть потеряны важные иерархические связи между разминками, основными наборами, дополнительными наборами и заминками. Низкое качество представления ограничивает способность ИИ анализировать, как различные компоненты тренировки способствуют общей производительности.

4. Доступность Доступность гарантирует, что данные будут легко доступны авторизованным пользователям, сохраняя при этом безопасность и конфиденциальность. Одной из основных проблем в плавании является фрагментированное хранение данных, при этом журналы сеансов часто разбросаны по персональным блокнотам, приложениям и электронным таблицам. Такое отсутствие централизации создает хранилища данных, что препятствует комплексному анализу. Кроме того, описания сеансов создаются на разных языках и могут содержать непоследовательную терминологию, что затрудняет их точную интерпретацию инструментами ИИ. Улучшение доступности требует централизации данных в безопасных общих средах, где тренеры, ученые и спортсмены могут использовать их без барьеров.

5. Управление жизненным циклом данных Управление жизненным циклом данных включает отслеживание данных с момента их создания до их окончательного анализа, обратной связи и архивации. Во многих программах ключевые показатели, такие как частота сердечных сокращений во время сеанса и после сеанса или периоды отдыха, собираются, но не всегда используются для планирования на будущее. Этот разрыв в обратной связи ограничивает возможности систем ИИ учиться и совершенствоваться с течением времени. Кроме того, разминки и заминки часто отслеживаются с меньшей точностью, чем основные наборы, что создает слепые зоны в мониторинге рабочей нагрузки и восстановления. Система управления жизненным циклом замкнутого цикла необходима для обеспечения того, чтобы как системы ИИ, так и стратегии коучинга развивались на основе новых данных.

6. Этическое и юридическое соответствие Конфиденциальность спортсменов, владение данными и соблюдение нормативных требований имеют решающее значение для поддержания доверия к приложениям ИИ. Проблемы часто возникают, когда пловцы меняют команды или когда в процесс вовлечены несовершеннолетние, что поднимает вопросы о том, кто владеет данными и как ими можно делиться. Без четких инструкций организации могут не спешить сотрудничать или объединять свои данные для разработки ИИ. Надежные политики конфиденциальности и процессы информированного согласия могут помочь снизить эти риски, одновременно способствуя более эффективным практикам обмена данными.

7. Постоянный мониторинг и улучшение Учитывая динамичный характер данных по плаванию — новые датчики, меняющиеся программы тренировок и меняющиеся цели — непрерывный мониторинг имеет жизненно важное значение. Однако у многих команд нет фреймворков для регулярного аудита данных и улучшения. Неполные показатели и повторяющиеся пробелы в данных остаются незамеченными, что приводит к ненадежному анализу. Протоколы непрерывного мониторинга могут помочь обнаружить аномалии, такие как неправдоподобно короткое время круга или отсутствие данных об отдыхе, и соответствующим образом усовершенствовать методы сбора данных. Этот итеративный подход гарантирует, что качество данных останется высоким по мере изменения условий.

8. Интеграция знаний предметной области Интеграция экспертных знаний предметной области гарантирует, что системы ИИ смогут правильно интерпретировать неоднозначные или сложные данные. Тренеры, спортивные ученые и спортсмены предоставляют критически важные сведения, которые ИИ в одиночку не может уловить. Например, такие термины, как «наращивание», «ощущение силы» или «круиз» могут иметь разное значение в зависимости от уровня пловца или контекста тренировки. Без участия эксперта модели ИИ рискуют неправильно истолковать такие инструкции. Сотрудничество с экспертами предметной области гарантирует, что рекомендации, созданные ИИ, будут соответствовать практическим принципам коучинга, что сделает их более эффективными и заслуживающими доверия.

Анализируя текущие проблемы в управлении данными тренировок по плаванию, мы можем определить, где необходимы улучшения для создания наборов данных, готовых к использованию ИИ. От стандартизации форматов данных и контекстуализации метрик до централизации хранения данных и содействия сотрудничеству — решение этих проблем поможет преодолеть разрыв между необработанными данными об эффективности и действенными идеями ИИ.

Раздел 5: Итак, подходят ли данные индустрии плавания для ИИ?

После изучения важности качества данных (часть 1) и анализа текущего состояния управления данными сеансов плавания (часть 2) мы возвращаемся к центральному вопросу: Готова ли индустрия плавания в полной мере использовать ИИ? Короткий ответ: Пока нет, но это на подходе.

Важность лидерства тренера Тренеры являются хранителями данных о тренировках по плаванию. Будучи основными создателями и хранителями планов тренировок, их роль имеет решающее значение в продвижении прогресса на основе данных. Принимая стандартизированные зоны интенсивности, хорошо структурированные планы тренировок и всестороннее отслеживание результатов, тренеры закладывают основу для точного и высококачественного сбора данных. Благодаря этой прочной базе данных инструменты AI/ML могут предоставлять ценную информацию — от обратной связи по технике в реальном времени до прогностических моделей для управления длительной усталостью и оптимизации пиковой производительности.

Преимущества масштабирования для всех заинтересованных сторон Когда индустрия плавания ориентируется на высококачественные структурированные данные, преимущества распространяются на все уровни спорта:

• Спортсмены: получают персонализированные планы тренировок, отражающие их индивидуальные цели и способности, что повышает как производительность, так и профилактику травм.
• Тренеры и клубы: оптимизируют процесс планирования сессий, сокращают административную нагрузку и получают доступ к расширенной аналитике производительности для отдельных лиц и команд.
• Организации и федерации: могут объединять анонимные данные по регионам для поддержки масштабных исследований, информирования национальных программ тренировок и разработки лучших практик для всех уровней соревнований — от мероприятий возрастных групп до элитных международных встреч.

Сохраняя простоту и универсальность Ключ к успеху — разработка простых, интуитивно понятных структур данных, которые легко усваиваются, сохраняя при этом глубину экспертных знаний. Это не означает чрезмерного упрощения или потери ценных идей. Вместо этого речь идет о том, чтобы сделать сбор данных и управление ими доступными для всех заинтересованных сторон. Используя стандартизированную терминологию, согласованные зоны интенсивности и четко определенные структуры данных, тренеры, спортсмены и разработчики технологий могут сотрудничать на общем языке, который объединяет экспертные знания и технологии.

Раздел 6: Возможность — создание основы для единой структуры

Наше исследование проблем качества данных раскрывает важнейшее понимание: создание высококачественных решений AI/ML в плавании — это не только улучшение датчиков, компьютерное зрение, более подробные электронные таблицы или оцифровка тренировок лучших пловцов мира. Реальная возможность заключается в создании единой структуры — общего плана, который стандартизирует планирование, запись и анализ тренировок. Когда профессионалы в области плавания и эксперты в области технологий сотрудничают вокруг общих стандартов, они могут получить более богатые и надежные данные, что принесет пользу всем: от элитных спортсменов, гоняющихся за рекордами, до любителей фитнеса, стремящихся к постоянному улучшению.

Общее видение Несмотря на разнообразие методов обучения и уровней мастерства пловцов, широко распространено мнение, что высококачественные данные необходимы для отслеживания прогресса, снижения рисков травматизма и повышения эффективности тренировок. Гармонизация способа сбора ключевых показателей, таких как количество гребков, интервалы отдыха и зоны интенсивности, может решить многие из проблем с данными, которые мы обсуждали, включая непоследовательную терминологию, отсутствие индивидуализации и неполные данные об отдыхе и восстановлении.

Это не просто технологическая инициатива — это мост между спортивной наукой и наукой о данных. Тренеры, спортивные ученые и разработчики программного обеспечения привносят ценный опыт, гарантируя, что структура отражает практические реалии ежедневных тренировок, оставаясь при этом технически обоснованной и масштабируемой.

Разработка структуры зон тренировки В Wise Racer мы уже предприняли шаги к стандартизации, внедрив две ключевые модели:

1. 9-зонная структура тренировок по плаванию Разработанная для соревнующихся спортсменов, эта структура классифицирует усилия по девяти зонам, охватывая все от низкоинтенсивной работы над техникой до высокоинтенсивных спринтов.
2. 5-зонная структура тренировок по плаванию Созданная для пловцов-любителей и занимающихся фитнесом, эта упрощенная система фокусируется на основных диапазонах интенсивности, что делает ее доступной для тех, кто ставит улучшение физической формы выше соревнований.

Эти основанные на зонах рамки помогают пловцам, тренерам и заинтересованным сторонам эффективно общаться об интенсивности и усилиях. Однако одних зон недостаточно. Чтобы эти рамки действительно приводили к последовательным результатам, их необходимо сочетать со стандартизированными протоколами сбора данных. Это означает четкие определения каждой зоны, единые методы регистрации подходов и интервалов и последовательный подход к фиксации специфических для спортсмена контекстов, таких как история травм или фазы тренировок. С этой структурой спортсмен, тренирующийся в Зоне 3, должен представлять собой одинаковую физиологическую нагрузку, независимо от клуба или региона.

Путь вперед В следующих сообщениях блога мы предоставим рекомендации по внедрению единой рамки. Это включает в себя структурирование планов тренировок, регистрацию результатов сессий и использование данных для корректировки решений тренеров. Мы также рассмотрим, как последовательные, высококачественные данные могут усилить инструменты ИИ/МО в плавании, включив:

• Циклы обратной связи: Анализ интервалов отдыха, эффективности гребков и данных о частоте сердечных сокращений для точной настройки тренировочных сессий по мере их проведения. - Прогностическая аналитика: Модели ИИ, которые прогнозируют, когда пловец рискует достичь плато производительности или страдать от перетренированности, на основе закономерностей в своих данных.

• Индивидуальные рекомендации: Автоматизированные системы, которые адаптируют планы тренировок к личным пороговым значениям спортсмена, будь то юный пловец или триатлонист, сосредоточенный на соревнованиях на открытой воде на длинные дистанции.

Преимущества для учреждений, родителей, тренеров и пловцов Структурированный, технологичный подход к тренировкам по плаванию приносит пользу всем заинтересованным сторонам в экосистеме:

• Расширенная персонализация: Объединяя стандартизированные зоны с точными данными, специфичными для спортсмена, тренеры могут адаптировать наборы тренировок и интенсивность к индивидуальным потребностям, максимизируя производительность без риска выгорания.

• Эффективное управление рабочей нагрузкой: Улучшенное отслеживание данных об отдыхе, восстановлении и рабочей нагрузке помогает тренерам предотвращать распространенные травмы от перенапряжения за счет лучшего управления совокупной нагрузкой.

• Более простое отслеживание прогресса: с единым форматом данных отслеживание прогресса пловца в течение недель или сезонов становится простым, предлагая как тренерам, так и родителям прозрачное представление тенденций производительности.

• Совместное развитие: когда несколько клубов, регионов или федераций принимают схожие фреймворки, они могут обмениваться и сравнивать агрегированные идеи. Такое сотрудничество может стимулировать инновации и повышать стандарты конкурентоспособности во всем виде спорта.

Модернизированная культура плавания Общее видение управления данными в сочетании со стандартизированными фреймворками, такими как модели Wise Racer 9-Zone и 5-Zone, может улучшить то, как обучают, тренируют и оценивают плавание. Приняв универсальную структуру данных и согласовав ее с эффективными принципами обучения, сообщество пловцов может создать более информированную, инклюзивную и динамичную среду. Это не только будет способствовать улучшению результатов, но и будет способствовать долгосрочному взаимодействию на всех уровнях — от программ для низовых команд до элитных международных соревнований.

Резюме

Часть 2 предлагает как проверку реальности, так и дорожную карту для прогресса. Мы изучаем фрагментированное состояние текущего управления данными сеансов и показываем, как этот беспорядок препятствует эффективному внедрению ИИ. Однако перспективы не мрачные — мы намечаем обнадеживающий путь вперед с помощью гармонизированных протоколов сбора данных, интеграции знаний предметной области и применения структур зон интенсивности Wise Racer. Устранив эти пробелы, сообщество пловцов может быть на пути к более эффективному раскрытию идей, основанных на ИИ/МО, повышая производительность и инновации на всех уровнях спорта.

Но как нам разрабатывать тренировочные сессии, которые соответствуют требованиям эпохи ИИ? В следующей части мы представим нашу всеобъемлющую структуру тренировочных сессий, обсудив ключевые соображения и выбор дизайна, направленные на удовлетворение требований готовности к ИИ. Затем, в заключительной части, мы продемонстрируем примеры того, как применять эту структуру на практике, демонстрируя, как зоны тренировок и структуры сессий объединяются для достижения значимых улучшений.

Призыв к действию

Это не может быть единоличным усилием — нам нужна ваша поддержка.

Если вы тренер, спортсмен, специалист по данным, спортивный ученый, спортивный директор или просто увлечены плаванием и своей профессией и хотите внести свой вклад в эту беседу, пожалуйста, свяжитесь с нами! Ваши идеи и опыт могут помочь внести значимые изменения.

А для тех, кому небезразлично будущее плавания, вы можете поддержать эту инициативу, поделившись этим постом и подписавшись на Wise Racer в LinkedIn, Facebook или Instagram. Давайте вместе построим более разумное, основанное на данных будущее для этого вида спорта.