Розкриття науки, що стоїть за ефективними зонами тренувань

Досягнення найвищих результатів у спорті — це не лише наполеглива праця, самовідданість і ефективна техніка — це також оволодіння енергетичними системами організму та метаболічними шляхами. Розуміючи ці складні процеси, спортсмени та тренери можуть оптимізувати схеми тренувань і значно підвищити продуктивність. У цій статті ми демістифікуємо ці основні концепції та пояснюємо, як вони впливають на планування навчання та дизайн зони.

У нашій попередній статті «Зони тренувань з плавання: вдосконалення рецептів інтенсивності – потреба в кращих інструментах» ми наголосили на важливості індивідуальних рецептів інтенсивності. Незважаючи на те, що нові технології, такі як штучний інтелект, пропонують великий потенціал, вони не можуть вирішити всі проблеми спортивних тренувань самі по собі. Просто заповнити ШІ науковими статтями та даними недостатньо. ШІ поки що не може ефективно оцінити та інтегрувати всі нюанси спортивних теорій. Тому дуже важливо спочатку вдосконалити наші концептуальні моделі, такі як навчальні зони, щоб забезпечити міцну основу, на якій штучний інтелект зможе будувати більш точні та ефективні стратегії навчання.

Необхідність перегляду тренувальних зон

Тренувальні зони – це певні діапазони інтенсивності вправ, призначені для спрямування й оптимізації спортивних тренувань. Кожна зона визначається фізіологічними маркерами, такими як частота серцевих скорочень (ЧСС), концентрація лактату, сприйняте навантаження та відсоток VO2 max, націлена на конкретні фізіологічні адаптації та відповідає різним рівням зусиль. Ці зони засновані на дослідженні фізіології фізичних вправ, підкреслюючи, як тіло реагує на різну інтенсивність фізичних вправ. З часом концепція тренувальних зон еволюціонувала під впливом спортивної науки, медицини та тренерства. Ключові фізіологічні маркери, такі як лактатний поріг, VO2 max і варіабельність серцевого ритму, відіграли важливу роль у визначенні цих зон, оскільки вони викликають різні фізіологічні реакції та адаптацію при різних інтенсивностях вправ.

Хоча тренувальні зони є основоположними для структурування та оцінки ефективних програм тренувань, багато існуючих систем не відповідають унікальним потребам плавців. Загальні тренувальні зони, особливо ті, що мають п’ять або менше зон або ті, що базуються виключно на даних частоти серцевих скорочень, часто не мають достатньої точності, необхідної для оптимального підвищення продуктивності. Тренувальні зони є вирішальними з кількох причин:

• Специфічність: вони дозволяють спортсменам націлюватися на певні енергетичні системи та м’язові волокна, що призводить до більш ефективної адаптації до тренувань.

• Оптимізація: Тренування з відповідною інтенсивністю допомагає спортсменам оптимізувати продуктивність і уникнути перетренування або недостатнього тренування.

• Моніторинг: зони тренувань забезпечують основу для моніторингу та коригування інтенсивності тренувань, гарантуючи, що спортсмени тренуються на потрібному рівні для досягнення своїх цілей.

• Відновлення: вони допомагають у плануванні сеансів відновлення, що має вирішальне значення для запобігання травмам і сприяння довгостроковому спортивному розвитку.

• Індивідуалізація: Тренувальні зони можна пристосувати до окремих спортсменів на основі їх унікальних фізіологічних реакцій, що робить тренування більш персоналізованим і ефективним.

Комплексні системи тренувальних зон можуть значно покращити розробку та впровадження інструментів штучного інтелекту для спортивних тренувань такими способами:

• Аналіз даних: Інструменти штучного інтелекту можуть аналізувати великі обсяги даних тренувань, надаючи розуміння того, як спортсмени реагують на різні тренувальні зони. Це допомагає точніше налаштувати навчальні програми для оптимальної продуктивності.

• Персоналізація: AI може використовувати дані комплексних систем тренувальних зон для створення персоналізованих планів тренувань, які відповідають унікальним фізіологічним реакціям окремих спортсменів.

• Моніторинг і зворотній зв’язок: Інструменти штучного інтелекту можуть безперервно відстежувати інтенсивність і обсяг тренувань, забезпечуючи спортсменам і тренерам зворотний зв’язок у реальному часі. Це гарантує, що спортсмени тренуються з правильною інтенсивністю та вносять необхідні коригування.

• Запобігання травмам: Аналізуючи дані про навантаження під час тренування та відновлення, інструменти штучного інтелекту можуть визначити закономірності, які можуть призвести до перетренованості та травм, дозволяючи завчасно коригувати програми тренувань.

• Оптимізація продуктивності: штучний інтелект може використовувати дані з комплексних систем тренувальних зон для визначення найефективніших тренувальних стратегій для покращення продуктивності, включаючи оптимізацію балансу між різними тренувальними зонами для досягнення конкретних цілей.

• Адаптивність: інструменти штучного інтелекту можуть швидко адаптуватися до змін у стані або показниках спортсмена, забезпечуючи динамічні коригування програм тренувань, щоб забезпечити ефективність і актуальність тренувань.

Переглядаючи та розширюючи системи тренувальних зон, ми можемо використовувати інструменти штучного інтелекту для створення більш точних, індивідуальних та ефективних програм тренувань, які покращують спортивні результати та сприяють довгостроковому розвитку.

Основи тренувальних зон

Розуміння взаємодії енергетичних систем має вирішальне значення для розробки ефективних спортивних тренувань і фітнес-програм. Традиційно ресинтез АТФ — основної енергетичної валюти в м’язах — приписують трьом інтегрованим системам: системі АТФ-ФКр, анаеробному гліколізу та аеробній системі. Однак останні дослідження підкреслюють складність і перекриття цих систем під час тренувань, що кидає виклик цій спрощеній точці зору.

Система ATP-PCr забезпечує негайну енергію для коротких, високоінтенсивних зусиль, але швидко виснажується. У міру продовження вправ анаеробний гліколіз стає домінуючим джерелом АТФ, що призводить до накопичення лактату. Всупереч застарілому уявленню про те, що аеробна система стає актуальною лише під час тривалих тренувань, вона починає сприяти виробленню енергії набагато раніше і значно більше, ніж вважалося раніше. Це раннє залучення аеробної системи допомагає підтримувати високоінтенсивні навантаження та відкладає втому.

Дослідження Swanwick і Matthews (2018) і Gastin (2001) підкреслюють, що всі фізичні навантаження активують кожну енергетичну систему різним ступенем залежно від інтенсивності та тривалості вправи. Ця взаємодія забезпечує постійне надходження АТФ і підкреслює важливість тренування всіх енергетичних систем для оптимізації продуктивності. Наприклад, під час високоінтенсивних вправ, що тривають 60-120 секунд, відбувається значне залучення як анаеробних, так і аеробних шляхів, що демонструє, що пікове поглинання кисню (VO2max) може бути досягнуте навіть під час традиційної анаеробної діяльності.

Визнаючи динамічну взаємодію енергетичних систем, тренери та спортсмени можуть розробляти програми тренувань, спрямовані на певні метаболічні шляхи, що призводить до більш ефективної адаптації та підвищення продуктивності. Це повне розуміння підкреслює обмеження традиційної 5-зонної моделі серцевого ритму, яка занадто спрощує енергетичні внески та не має особливостей, необхідних для змагального тренування. Прийняття більш детального підходу, такого як детальна багатозональна система, може краще задовольнити унікальні енергетичні потреби різних видів спорту та оптимізувати спортивний розвиток.

Відсотковий внесок кожної енергетичної системи в загальний запас енергії під час комплексних тренувань, на основі даних Swanwick & Matthews (2018).

Чому б не використовувати існуючі тренувальні зони?

Існуючі системи тренувальних зон часто не мають специфічності та адаптивності, необхідних для комплексного навчання. Більшість із них розроблені з урахуванням загальної фізичної підготовки та не враховують чіткі фізіологічні вимоги до конкретних спортивних тренувань. Загальні зони можуть призвести до неадекватних тренувальних стимулів, марних зусиль і підвищеного ризику травм, а також непридатні для підтримки розробки та впровадження інструментів ШІ для персоналізованого спортивного тренування.

Недоліки 5-зонної або меншої кількості систем тренувань:

• Переважне використання інтенсивності: Більшість систем тренувальних зон, особливо ті, які враховують лише частоту серцевих скорочень, не враховують інші важливі змінні, такі як тривалість, відпочинок, методи тренування та щільність. Ці змінні важливі для ефективного призначення фізичних вправ. Варіації або пропуски будь-якої з цих змінних залишають вплив тренувального навантаження невідомим. Комплексні системи інтегрують ці змінні, щоб забезпечити більш повний і ефективний режим тренувань.

• Обмежена специфіка тренувальних адаптацій: Спрощені системи можуть не забезпечувати специфічності, необхідної для ефективного націлювання на різні типи м’язових волокон і метаболічних шляхів. Такі комплексні системи, як 9-зонна модель, дозволяють точніше адаптувати тренування, націлюючись на певні енергетичні системи та м’язові волокна.

• Неадекватний розвиток аеробних і анаеробних здібностей: спрощена система може не розвинути адекватно аеробні та анаеробні здібності. Комплексні системи можуть краще відповідати конкретним потребам спортсменів, забезпечуючи цілеспрямоване тренування як для аеробних, так і для анаеробних енергетичних систем.

• Зменшена можливість оптимізації продуктивності: комплексні системи дозволяють точніше контролювати інтенсивність і обсяг тренувань, що призводить до кращої оптимізації продуктивності. У спрощеній системі може не вистачати деталізації, необхідної для точного налаштування навчання для досягнення максимальної продуктивності.

• Потенціал для перетренування або недостатнього тренування: Без детальної структури комплексної системи спортсмени можуть мати більший ризик перетренування або недостатнього тренування. Детальні системи забезпечують чіткі вказівки щодо відновлення та інтенсивності, знижуючи ризик помилок у тренуванні.

• Відсутність детального моніторингу та зворотного зв’язку: Спрощені системи можуть не забезпечувати детального моніторингу та зворотного зв’язку, необхідних для відстеження прогресу та внесення необхідних коригувань. Комплексні системи пропонують більш точні показники для оцінки ефективності навчання.

• Нездатність вирішувати індивідуальні відмінності: Спортсмени мають унікальні фізіологічні реакції на тренування. Комплексна система може краще врахувати індивідуальні відмінності, забезпечуючи ширший діапазон інтенсивності тренувань і протоколів відновлення.

• Втрачені можливості для конкретних адаптацій: Комплексні системи можуть націлюватися на конкретні адаптації, такі як підвищення лактатного порогу, підвищення VO2max і розвиток анаеробної потужності. Спрощені системи можуть пропустити ці специфічні адаптації через ширшу категоризацію.

• Зменшена гнучкість у розробці тренувань: Спрощені системи можуть обмежити гнучкість у розробці програм тренувань, які задовольняють різноманітні вимоги різних змагань з плавання та індивідуальні потреби спортсмена. Комплексні системи пропонують більшу гнучкість у створенні навчальних програм.

Щоб вирішити ці проблеми, Wise Racer розробив комплексну систему тренувальних зон, яка об’єднує глибше розуміння енергетичних систем і метаболічних шляхів. Переглядаючи традиційні тренувальні зони, ми прагнемо забезпечити більш точну та індивідуальну підтримку тренувань для тренерів, спортсменів і любителів фітнесу. Слідкуйте за наступною статтею, де ми розглянемо ключові метаболічні шляхи, які впливають на ефективність плавання, і те, як їх можна оптимізувати за допомогою цілеспрямованих тренувань.

Резюме

Розуміння та опанування енергетичних систем організму та метаболічних шляхів має вирішальне значення для оптимізації спортивних результатів. Традиційні тренувальні зони, хоч і є основоположними, часто не мають особливостей, необхідних для спортивних тренувань. Перегляд цих зон для включення більш точних маркерів забезпечує більш цілеспрямоване та ефективне навчання. Інтеграція штучного інтелекту в навчання пропонує значні переваги, включаючи персоналізовані плани та зворотний зв’язок у реальному часі, але спирається на чітко визначені моделі навчання. Визнання складності енергетичних систем підкреслює необхідність комплексних підходів до навчання. Спрощені системи можуть призвести до неоптимальних результатів, підкреслюючи переваги більш деталізованої системи тренувальних зон, такої, як розроблена компанією Wise Racer, яка спрямована на підвищення індивідуальної продуктивності та зниження ризиків, пов’язаних із тренуваннями.

Ми хочемо почути від вас!

Ми хотіли б почути вашу думку щодо концепцій, які обговорюються в цій статті. Як включити розуміння енергетичних систем у свою тренувальну чи тренерську практику? Чи експериментували ви з різними системами тренувальних зон, і які результати ви побачили?

Посилання

• Alghannam, A. F., Ghaith, M. M., & Alhussain, M. H. (2021). Regulation of Energy Substrate Metabolism in Endurance Exercise. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(9), 4963. https://doi.org/10.3390/ijerph18094963. Retrieved from NCBI.
• Baker, J., (McCormick) G. M. C., & Robergs, R. (2010). Interaction among Skeletal Muscle Metabolic Energy Systems During Intense Exercise. Journal of Nutrition and Metabolism, 2010, 905612. https://doi.org/10.1155/2010/905612. Retrieved from ResearchGate.
• Barclay, C. J. (2017). Energy demand and supply in human skeletal muscle. Journal of Muscle Research and Cell Motility, 38(2), 143-155. https://doi.org/10.1007/s10974-017-9467-7. Retrieved from PubMed.
• Brooks, G. A. (2018). The Science and Translation of Lactate Shuttle Theory. Cell Metabolism, 27(4), 757-785. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2018.03.008. Retrieved from PubMed.
• Garmin. (n.d.). Forerunner 245/245 Music - Heart Rate Features. Retrieved from Garmin.
• Gastin, P. B. (2001). Energy system interaction and relative contribution during maximal exercise. Sports Medicine, 31(10), 725-741. https://doi.org/10.2165/00007256-200131100-00003. Retrieved from PubMed.
• Ghosh, A. K. (2004). Anaerobic threshold: its concept and role in endurance sport. The Malaysian Journal of Medical Sciences: MJMS, 11(1), 24-36. Retrieved from NCBI.
• Hargreaves, M., & Spriet, L. L. (2020). Skeletal muscle energy metabolism during exercise. Nature Metabolism, 2(9), 817-828. https://doi.org/10.1038/s42255-020-0251-4. Retrieved from PubMed.
• Hearris, M. A., Hammond, K. M., Fell, J. M., & Morton, J. P. (2018). Regulation of Muscle Glycogen Metabolism during Exercise: Implications for Endurance Performance and Training Adaptations. Nutrients, 10(3), 298. https://doi.org/10.3390/nu10030298. Retrieved from PubMed.
• Maglischo, E. W. (1997). Swim Training Theory. Kinesiology, Volume 2, No. 1, pp. 4-8, 1997. Retrieved from ResearchGate.
• Olbrecht, J. (2011). Lactate Production and Metabolism in Swimming. World Book of Swimming: From Science to Performance, 255-275. Retrieved from ResearchGate.
• Olbrecht, J., & Mader, A. (2005). Individualisation of training based on metabolic measures. Retrieved from ResearchGate.
• Parolin, M. L., Chesley, A., Matsos, M. P., Spriet, L. L., Jones, N. L., & Heigenhauser, G. J. (1999). Regulation of skeletal muscle glycogen phosphorylase and PDH during maximal intermittent exercise. American Journal of Physiology, 277(5), E890-900. https://doi.org/10.1152/ajpendo.1999.277.5.E890. Retrieved from PubMed.
• Polar. (n.d.). Running Heart Rate Zones: Basics. Retrieved from Polar.
• Seifert, L., Chollet, D., & Mujika, I. (Eds.). (2011). World Book of Swimming: From Science to Performance. Rodriguez, M. Energy Systems in Swimming. Retrieved from ResearchGate.
• Swanwick, E., & Matthews, M. (2018). Energy Systems: A New Look at Aerobic Metabolism in Stressful Exercise. MOJ Sports Medicine, 2. https://doi.org/10.15406/mojsm.2017.02.00039. Retrieved from ResearchGate.
• Tanner, R., & Bourdon, P. (2006). Standardisation of Physiology Nomenclature. Retrieved from ResearchGate.
• van der Zwaard, S., Brocherie, F., & Jaspers, R. T. (2021). Under the Hood: Skeletal Muscle Determinants of Endurance Performance. Frontiers in Sports and Active Living, 3, 719434. https://doi.org/10.3389/fspor.2021.719434. Retrieved from NCBI.
• Vorontsov, A. (1997). Development of Basic and Special Endurance in Age-Group Swimmers: A Russian Perspective. Swimming Science Bulletin. Retrieved from ResearchGate.