Är Swimming's Fitness and Competitive Industries Data-Fit för AI? – Del 1

Introduktion

Datadrivna insikter har revolutionerat många sporter, vilket möjliggör exakta träningsplaner, förbättrat förebyggande av skador och prestationsfeedback i realtid. Ändå, inom simningen – en sport där millisekunder spelar roll – är kvaliteten och strukturen på data fortfarande betydande utmaningar. Hur kan AI och ML hjälpa oss att låsa upp bättre resultat, och vilka risker uppstår när datakvalitet ignoreras?

Den här första delen av vår tvådelade serie erbjuder en litteraturbaserad recension om att förbereda data för AI inom sport, med referenser hämtade från AI/ML-forskningsfält och tillämpade på simspecifika scenarier. Vårt mål är att överbrygga klyftan mellan vad AI-system behöver och hur simning kan ge det. Vi kommer att utforska grunderna för datakvalitet, farorna med dålig datahantering och de viktigaste pelarna som krävs för att bygga robusta, AI-förberedda datauppsättningar. I slutet av den här recensionen kommer du att förstå varför välstrukturerad data av hög kvalitet är avgörande för att bygga en grund för avancerad analys, vilket möjliggör bättre beslutsfattande och prestandavinster i poolen.

Avsnitt som omfattas av del 1:

• Avsnitt 1: Varför datakvalitet är avgörande för ML/AI
  Vi beskriver de centrala skälen till varför högkvalitativ, välhanterad data är oumbärlig för AI- och ML-tillämpningar, särskilt i prestationskritiska sporter som simning.
• Avsnitt 2: Barriärer, fallgropar och utmaningar med data av dålig kvalitet
  Det här avsnittet belyser de praktiska konsekvenserna av dålig datapraxis, inklusive partiska modeller, felaktiga utbildningsstrategier och bortkastade resurser.
• Avsnitt 3: Grundläggande för att säkerställa data av hög kvalitet i AI/ML
  Vi presenterar nyckelpelarna för tillförlitlig datahantering, från inneboende och kontextuell datakvalitet till etisk efterlevnad, som alla är avgörande för att skapa pålitliga AI-resultat.

Avsnitt 1: Varför datakvalitet är avgörande för ML/AI – "The Engine of AI"

Föreställ dig att du tankar en motor: om bränslet är lågvärdigt eller förorenat kommer du aldrig att få toppprestanda. Data fungerar på samma sätt för maskininlärning (ML) och artificiell intelligens (AI). I sportens värld, särskilt simning, är korrekta data livsnerven som driver modern analys, prestationsspårning och beslutsfattande. Dålig kvalitet eller ofullständig data kan vilseleda även de mest avancerade AI-systemen, vilket potentiellt kan spåra ur träningsplaner och konkurrensutsatta resultat.

Nedan är viktiga skäl till varför datakvalitet är avgörande för alla AI-drivna applikationer:

1. Modellnoggrannhet och tillförlitlighet
   Data av hög kvalitet säkerställer att AI-modeller levererar exakta, tillförlitliga förutsägelser. Inom simning gör konsekventa och exakta data om mätvärden som antal slag, varvdelningar och pulsvariationer det möjligt för tränare och idrottare att lita på AI-genererade insikter. Å andra sidan kan dålig data leda till opålitliga modeller och felaktiga träningsregimer (Priestley et al., 2023; Qayyum et al., 2020).
2. Undvika datakaskader
   Datafel kan spridas genom hela ML-pipelinen, vilket skapar en kaskadeffekt där små initiala misstag förstärks till större problem. Till exempel kan konsekvent felaktig registrering av varvtider förvränga taktanalys, trötthetsförutsägelser och tävlingsstrategier, vilket leder till kostsamma ineffektiviteter (Sambasivan et al., 2021; Polyzotis et al., 2018).
3. Bias och rättvisa
   Partiska eller ofullständiga data, särskilt inom tävlingsidrott, kan resultera i skeva insikter och orättvisa resultat. Till exempel kan träningsdata som är begränsade till vissa simmars demografi eller tillstånd utesluta nyckelfaktorer, vilket skapar modeller som gynnar vissa atleter framför andra. Att säkerställa diversifierad, representativ data hjälper till att minska partiskhet och förbättra generaliseringen (Zhou et al., 2018; Qayyum et al., 2020).
4. Data rengöring och förberedelse
   Effektiv datarensning tar bort brus, korrigerar inkonsekvenser och åtgärdar saknade värden. Se det som att bibehålla en pools vattenkvalitet – utan ordentlig rengöring, simmars prestanda och AI-insikter lider. Ren data säkerställer att modeller kan anpassa sig till nya och utvecklande förhållanden (Polyzotis et al., 2018; Priestley et al., 2023).
5. Domänspecifika krav
   Varje sport kommer med unika mått och krav. Vid simning är det viktigt att övervaka mätvärden som slagfrekvens, vilointervaller och undervattensfaser. Genom att skräddarsy datakvalitetskontroller till dessa detaljer säkerställs att AI-utdata uppfyller verkliga prestandabehov (Priestley et al., 2023; Ranjan, 2023).
6. Kontinuerlig övervakning och förvaltning
   Datainsamlingen slutar inte efter att en modell har tränats. Simmares prestationer utvecklas, nya atleter går med i program och sensorer kan förändras över tiden. Löpande övervakning av inkommande data säkerställer att AI-verktyg förblir korrekta och relevanta (Bangari et al., 2024; Zhou et al., 2018).
7. Omfattande datakvalitetshantering
   Att hantera stora volymer och variationer av träningsdata – som varvtal, biometriska avläsningar och videoanalys – kräver robusta, skalbara processer. En tydlig datakvalitetsstrategi tar upp volym, variation och hastighet för att bibehålla konsistens över hela ML-livscykeln (Ranjan, 2023; Priestley et al., 2023).
8. Etiska och juridiska överväganden
   Att samla in prestations- och hälsomått ger upphov till etiska problem, särskilt kring integritet och efterlevnad. Höga datakvalitetsstandarder, säker hantering och efterlevnad av etiska riktlinjer hjälper organisationer att uppfylla juridiska skyldigheter (Qayyum et al., 2020; Zhou et al., 2018).

Datakvalitet är grunden för framgångsrika ML/AI-system. Exakta, heltäckande och välhanterade data driver mer tillförlitliga modeller, vilket främjar förtroende bland tränare, idrottare och intressenter. Att behandla data som "bränslet" för AI-applikationer säkerställer mer rättvisa resultat, oavsett om det är i utbildningsanläggningar, forskningslabb eller globala tävlingar.

Avsnitt 2: Barriärerna, fallgroparna och utmaningarna med data av dålig kvalitet

Inom sportanalys är dålig datakvalitet mer än bara ett mindre bakslag – det kan spåra ur träningsprogram, slösa bort värdefulla resurser och urholka förtroendet för AI-drivna insikter. Från tränare som spårar turtider till idrottsforskare som analyserar stora sensordatauppsättningar, att förstå dessa viktiga fallgropar är avgörande för att säkerställa tillförlitliga resultat.

1. Försämring av modellprestanda
   AI-modeller förlitar sig på korrekta, kompletta data för att lära sig och göra förutsägelser. När saknade eller felaktiga data matas in – som felaktiga varvdelningar eller felloggade slag – producerar modeller opålitliga förutsägelser. Detta kan resultera i suboptimala taktstrategier eller till och med ökad skaderisk om idrottare pressas bortom säkra gränser (Priestley et al., 2023; Qayyum et al., 2020).
2. Datakaskader
   Små datafel i början av pipelinen kan snöa in i större problem nedströms. Till exempel kan en pulsmätare som felaktigt registrerar frekventa toppar utlösa "falska larm" om en idrottares hälsa, vilket leder till onödiga förändringar i träningsplaner. Dessa kaskader minskar förtroendet för AI-system och kan äventyra idrottares välbefinnande (Sambasivan et al., 2021; Polyzotis et al., 2018).
3. Fördoms- och rättviseproblem
   Dålig datakvalitet beror ofta på ofullständiga datauppsättningar som inte representerar olika idrottspopulationer. När modeller tränas på begränsade data – som mätvärden från endast elitsimmare – kan de ge råd som är irrelevanta eller till och med skadliga för idrottare på ungdoms- eller masternivå. Inkluderande och representativ datainsamling är nyckeln till att mildra partiskhet (Zhou et al., 2018; Qayyum et al., 2020).
4. Brist på standardiserade mätvärden
   Utan standardiserade metoder för att registrera nyckeltal (t.ex. slagfrekvens eller varvsegmenttider) blir det svårt att jämföra data mellan team eller studier. Inkonsekventa definitioner kan skapa förvirring när man använder AI-lösningar, bromsa framstegen och förstärka fel över applikationer (Priestley et al., 2023).
5. Dataförgiftning och säkerhetsrisker
   När data hanteras dåligt blir den sårbar för manipulering eller skadliga attacker. Inom sport kan ändrade prestationsdata vilseleda scouter, skeva rankningar eller till och med påverka spelmarknaderna. Att implementera robusta validerings- och säkerhetsåtgärder hjälper till att förhindra sådana risker för dataförgiftning (Qayyum et al., 2020).
6. Resursbegränsningar och dokumentationsproblem
   Under-resurser team och oklara datainsamlingsprotokoll leder ofta till undvikbara fel. Till exempel kan dåligt dokumenterade sensorkalibreringsprocedurer resultera i felmärkning av data, vilket senare kräver omfattande ansträngningar att korrigera. Med tiden förvärrar dessa resursluckor ineffektivitet (Sambasivan et al., 2021).
7. Etiska och juridiska utmaningar
   Hantering av känslig idrottsdata – inklusive biometriska eller hälsorelaterade mätvärden – kräver strikt efterlevnad av integritetsbestämmelser. Slartig datahantering kan leda till bristande efterlevnad, juridiska frågor och skada på förtroendet mellan idrottare och personal (Qayyum et al., 2020; Zhou et al., 2018).
8. Operationell ineffektivitet
   Dålig datakvalitet kan avsevärt bromsa framstegen genom att kräva konstant rensning och validering. Tid som ägnas åt att ”brandbekämpa” dålig data skulle kunna användas bättre för att utveckla avancerade träningsstrategier eller köra ytterligare experiment (Priestley et al., 2023).
9. Tränings- och utbildningsluckor
   Många idrottsorganisationer saknar ordentlig utbildning i datainsamling, hantering och etik. Utan denna grundläggande kunskap kan team oavsiktligt introducera fel i datauppsättningar, vilket skapar ytterligare utmaningar när det gäller att skala AI-lösningar (Zhou et al., 2018).
10. Generalisering och representativitet
    Modeller som tränas på smala datamängder har ofta svårt att generalisera över olika sammanhang. Till exempel kan en modell som tränas uteslutande på elitsimmare erbjuda lite värde för ungdoms- eller masteridrottare, vilket kräver dyr datainsamling och omskolning (Priestley et al., 2023; Ranjan, 2023).

Dålig datakvalitet innebär betydande utmaningar för AI-användning inom sport. Från försämrad modellprestanda och etiska risker till driftförseningar, dessa fallgropar understryker behovet av robusta, väldokumenterade och säkra datapipelines. Genom att ta itu med dessa utmaningar kan organisationer säkerställa att coacher, forskare och supportpersonal kan lita på AI-insikter – vilket i slutändan leder till bättre utbildningsstrategier och mer rättvisa resultat.

Avsnitt 3: Grundläggande för att säkerställa data av hög kvalitet i AI/ML

Att uppnå data av hög kvalitet är ingen tillfällighet – det kräver avsiktliga strategier och noggranna processer. Inom sport, särskilt simning, kommer data från en mängd olika källor såsom varvtider, antal slag och fysiologiska mätvärden. För att säkerställa att AI-modeller levererar tillförlitliga insikter måste varje datapunkt vara korrekt, relevant och kontextuellt meningsfull. Nedan är de viktigaste pelarna som stöder effektiv datainsamling, hantering och användning.

1. Inbyggd datakvalitet
   Inneboende kvalitet fokuserar på att säkerställa att själva data är korrekta, konsekventa och fullständiga. I simning kan även en liten felaktighet – som en felaktigt registrerad varvtid – förvränga träningsrekommendationer och påverka idrottares resultat. För att uppnå hög inneboende kvalitet bör sensorer som timing-kuddar och bärbara enheter genomgå regelbundna kalibreringar. Regelbundna stickprovskontroller, som att jämföra automatiserad data med videorecensioner, hjälper till att validera riktigheten hos viktiga mätvärden. Automatiserade system som flaggar extremvärden, som slagfrekvenser som överskrider fysiska gränser, är också kritiska (Priestley et al., 2023; Ranjan, 2023). Dessa kombinerade åtgärder säkerställer att data förblir pålitliga för AI-analys.

2. Kontextkvalitet
   Kontextuell kvalitet säkerställer att data är relevant, aktuell och lämplig för den avsedda AI-uppgiften. Till exempel kanske träningsdata som samlats in från kortbanepooler inte är tillämpliga på simning i öppet vatten, vilket gör segmentering väsentlig. För att bibehålla kontextuell relevans bör team tydligt definiera datainsamlingsmål, såsom att förbättra starter, vändningar eller övergripande uthållighet. Data bör klassificeras baserat på förhållanden som poolstorlek eller höjd för att ge kontextuellt meningsfulla insikter. Dessutom, i takt med att utbildningsbehoven utvecklas, bör också datainsamlingsprocesser för att hålla dem i linje med nuvarande mål (Priestley et al., 2023; Zhou et al., 2018).

3. Representationskvalitet
   Representationskvalitet fokuserar på konsekventa och tolkbara dataformat över team och system. Utan standardisering kan prestationsdata misstolkas – till exempel när olika lag märker ett 50-metersvarv som "50 gratis" eller "FC_50". Genom att anta standardiserade namnkonventioner och bibehålla ett delat dataschema mellan teamen kan du lindra dessa problem. Team bör också använda metadata för att dokumentera detaljer om när och hur data samlades in (Priestley et al., 2023). Dessa åtgärder förhindrar förvirring och förbättrar samarbetet mellan interna och externa intressenter.

4. Tillgänglighet
   Tillgänglighet säkerställer att data är tillgänglig för auktoriserade användare samtidigt som integriteten skyddas. Tränare, idrottsforskare och idrottare behöver ofta realtidsåtkomst till prestationsdata för att anpassa träningen. Säkra molnbaserade system med rollbaserad åtkomstkontroll kan ge åtkomst utan att kompromissa med säkerheten. Dessutom möjliggör användarvänliga instrumentpaneler designade för icke-tekniska användare bredare tillgänglighet. För känsliga atletdata bör kryptering tillämpas för att uppfylla integritetsbestämmelserna (Zhou et al., 2018). Dessa åtgärder hjälper till att balansera datatillgänglighet och integritet samtidigt som de stöder effektivt beslutsfattande.

5. Data Lifecycle Management
   Datalivscykelhantering övervakar data från insamling till bearbetning, lagring, analys och eventuell arkivering eller radering. Spårbarhet är nyckeln – utan den kan fel introduceras i AI-pipelinen obemärkt. Att underhålla noggrann dokumentation, inklusive detaljer som insamlingsdatum och sensorkalibreringsloggar, hjälper till att bevara dataintegriteten. Regelbundna granskningar är viktiga för att ta bort föråldrade eller irrelevanta data samtidigt som fokus på kvalitetsdatauppsättningar bibehålls (Ranjan, 2023; Priestley et al., 2023). Strategier för säkerhetskopiering och katastrofåterställning säkerställer ytterligare långsiktig datatillförlitlighet.

6. Etisk och juridisk efterlevnad
   Etisk och juridisk efterlevnad är avgörande vid hantering av känsliga uppgifter, särskilt inom sporter där biometriska uppgifter och hälsodata är inblandade. Idrottare litar på att deras personliga information kommer att skyddas och användas på ett ansvarsfullt sätt. För att upprätthålla detta förtroende bör teamen anonymisera idrottares data när det är möjligt och se till att dataanvändningen följer relevanta lagar, såsom GDPR. Att erhålla informerat samtycke från idrottare innan de samlar in och använder deras data är också viktigt (Qayyum et al., 2020; Zhou et al., 2018). Underlåtenhet att följa dessa riktlinjer riskerar juridiska återverkningar och skada på ryktet.

7. Kontinuerlig övervakning och förbättring
   Kontinuerlig övervakning säkerställer att datakvaliteten bibehålls över tid när prestandadata utvecklas. Simprogram introducerar ofta nya mätvärden och teknologier, vilket gör att kontinuerlig validering är viktig. Automatiserade valideringsskript kan upptäcka anomalier, såsom ovanligt korta eller långa varvtider, innan de påverkar analyser. Periodiska granskningar hjälper till att upprätthålla fullständighet och integritet, medan feedbackslingor som involverar tränare och idrottare möjliggör en snabb lösning av avvikelser (Bangari et al., 2024; Zhou et al., 2018). Detta proaktiva tillvägagångssätt hjälper till att upprätthålla en dynamisk och pålitlig datapipeline.

8. Integration av domänkunskap
   Integrering av domänkunskap utnyttjar expertis hos tränare, idrottsforskare och idrottare för att tolka och validera data effektivt. Anomalier, som en plötslig ökning av hjärtfrekvensen, kan ha enkla förklaringar som sensorfel eller miljöförhållanden. Domänexperter kan skilja mellan verkliga problem och utrustningsfel, vilket förhindrar onödiga modelljusteringar. Att samarbeta med coacher om datainsamlingsprotokoll och validera AI-drivna rekommendationer mot verkliga upplevelser ökar tillförlitligheten hos de insikter som genereras (Ranjan, 2023). Denna iterativa process säkerställer att datadrivna beslut överensstämmer med praktisk erfarenhet.

Genom att fokusera på dessa kärngrunder – inneboende och kontextuell kvalitet, representationskonsistens, tillgänglighet, livscykelhantering, efterlevnad, kontinuerlig övervakning och domänexpertis – kan organisationer upprätta pålitliga datapipelines. För simproffs leder detta till bättre träningsscheman, korrekt feedback från idrottare, mer engagemang, färre skador och överlägsen tävlingsprestanda.

Sammanfattning

I den här första delen har vi utforskat kärnprinciperna för datakvalitet och visat hur dålig data kan spåra ur även de mest avancerade AI-projekten. Slarviga eller ofullständiga uppgifter stoppar inte bara innovation – de kan aktivt vilseleda tränare, idrottare och analytiker. Men hur kan dessa begrepp tillämpas på simningens nuvarande datalandskap?

I nästa omgång kommer vi att dyka in i de praktiska verkligheterna med att hantera data om simträningspass, och lyfta fram områden där branschen utmärker sig och där förbättringar behövs. Vi kommer också att diskutera möjligheten till ett enhetligt ramverk utformat för att förbättra datahanteringen på alla nivåer av sporten. Slutligen svarar vi på nyckelfrågan: Är data om simkondition och konkurrenskraftig bransch lämpliga för AI? Håll utkik för en närmare titt på hur vi kan utnyttja AI för att skapa bättre resultat för simmare på alla nivåer.

Referenser:

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.