Чи підходять дані щодо фітнесу та конкурентних галузей плавання для ШІ? – Частина 2

Вступ

Ласкаво просимо назад! У частині 1 ми висвітлили, чому якість даних є критично важливою для рішень на основі штучного інтелекту, дослідили ризики неякісних даних і окреслили ключові принципи створення структур даних, готових до штучного інтелекту. Тепер настав час переключитися з теорії на практику. У цьому другому випуску ми детальніше розглянемо поточний стан даних про тренування з плавання, виявивши прогалини, невідповідності та втрачені можливості. Ми також вивчимо потенціал уніфікованої структури з посиланнями на зонні системи Wise Racer і, нарешті, розглянемо велике питання: чи справді галузь плавання готова прийняти ШІ?

Наприкінці цієї публікації ви отримаєте більш чітке уявлення про бар’єри, які все ще існують, і практичну інформацію про те, як тренери, організації та зацікавлені сторони можуть стимулювати наступний етап інновацій, орієнтованих на дані, у спорті.

Розділи, розглянуті в частині 2

• Розділ 4: Поточний стан керування даними про тренування з плавання
  Оцінює, як сеанси наразі документуються, зберігаються та інтерпретуються, підкреслюючи невідповідності та прогалини, які перешкоджають ефективному використанню даних.
• Розділ 5: Можливість — створення основи для уніфікованої інфраструктури Досліджує, як поєднання технологічних досягнень із структурою тренувальних зон може призвести до стандартизованих даних, доступних для спільного використання та практичних для тренерів і спортсменів.
• Розділ 6: Отже, чи підходять дані індустрії плавання для ШІ?
  Відповідає на ключове запитання, яке є мотивом цієї серії. Наголошується на ролі тренерів з плавання, адміністраторів і інноваторів у сприянні співпраці, прийнятті універсальних стандартів і забезпеченні того, щоб спорт був повністю готовий використовувати ШІ.

Розділ 4: Поточний стан керування даними про тренування з плавання

Щоб створювати ефективні рішення штучного інтелекту/ML у плаванні, нам спочатку потрібно зрозуміти проблеми збору, зберігання та використання даних тренувань у реальних умовах. У цьому розділі аналізується поточний стан керування даними про плавання за допомогою восьми основних стовпів високоякісних даних. Ці стовпи висвітлюють типові підводні камені, з якими стикаються тренери, спортсмени та спортивні науковці, а також вплив цих підводних каменів на створення масштабованих і персоналізованих програм ШІ.

1. Внутрішня якість Внутрішня якість стосується точності, узгодженості та повноти значень вихідних даних. У плаванні ця якість часто скомпрометована фрагментарними методами ведення записів і складністю оцифрування існуючих журналів тренувань. Наприклад, плани занять можна писати від руки в блокнотах або зберігати як електронні таблиці за допомогою спеціального скорочення, яке створює помилки під час оцифрування. Крім того, такі важливі показники, як час проходження кола, кількість гребків, частота серцевих скорочень і одиниці вимірювання відстані, об’єму та інтенсивності, іноді відсутні або записуються нечітко. Без точних і повних даних моделі штучного інтелекту намагаються виявити значущі закономірності, що перешкоджає їх здатності робити точні прогнози продуктивності та керувати рішеннями щодо навчання.

2. Контекстуальна якість
   Контекстна якість гарантує, що дані є актуальними, своєчасними та придатними для конкретного завдання. Багато планів плавання є загальними і не враховують індивідуальні потреби спортсмена, такі як вік, стать, історія травм або рівень кваліфікації. Ця відсутність конкретності обмежує здатність систем ШІ налаштовувати рекомендації для профілів плавців. Неоднозначність в описах, як-от «будувати зусилля» або «якомога швидше», ще більше ускладнює аналіз інтенсивності. Подібним чином, неможливість записати фазу тренування — чи це міжсезоння, пік змагань чи відновлення — усуває важливий часовий контекст. Для ефективності аналізу штучного інтелекту дані мають відображати поточний стан і довгострокові цілі спортсмена.

3. Репрезентативна якість
   Якість представлення залежить від того, наскільки добре дані відформатовані та структуровані для легкої інтерпретації. Непослідовне представлення деталей сеансу в різних командах, наприклад використання абревіатур на зразок «DKOB», «OUS», «UK» або «choice» серед безлічі інших, може призвести до плутанини. Крім того, плани сеансів часто включають вкладені набори або інтервали, які важко зафіксувати в плоских форматах, таких як електронні таблиці. Без стандартизованої схеми даних важливі ієрархічні зв’язки між розминками, основними сетами, додатковими сетами та відпочинком можуть бути втрачені. Низька якість представлення обмежує здатність ШІ аналізувати, як різні компоненти тренування впливають на загальну продуктивність.

4. Доступність
   Доступність забезпечує легкий доступ до даних авторизованим користувачам, зберігаючи безпеку та конфіденційність. Однією з головних проблем у плаванні є фрагментоване зберігання даних із журналами сеансів, які часто розподіляються по особистих блокнотах, програмах і електронних таблицях. Ця відсутність централізації створює накопичені дані, що перешкоджає комплексному аналізу. Крім того, описи сеансів створюються різними мовами та можуть містити неузгоджену термінологію, що ускладнює їх точну інтерпретацію інструментам ШІ. Покращення доступності вимагає централізації даних у захищених спільних середовищах, де тренери, науковці та спортсмени можуть безперешкодно використовувати їх.

5. Керування життєвим циклом даних
   Управління життєвим циклом даних передбачає відстеження даних від їх створення до остаточного аналізу, зворотного зв’язку та архівування. У багатьох програмах ключові показники, такі як частота серцевих скорочень під час і після сеансу або періоди відпочинку, збираються, але не послідовно повертаються назад у майбутнє планування. Ця прогалина зворотного зв’язку обмежує потенціал систем ШІ навчатися та вдосконалюватися з часом. Крім того, розминка та охолодження часто відстежуються з меншою точністю, ніж основні підходи, створюючи сліпі плями під час моніторингу робочого навантаження та відновлення. Замкнута система управління життєвим циклом є важливою для того, щоб системи штучного інтелекту та коучингові стратегії розвивалися на основі нових даних.

6. Дотримання етичних і правових норм
   Конфіденційність спортсмена, право власності на дані та відповідність нормативним вимогам мають вирішальне значення для збереження довіри до програм ШІ. Проблеми часто виникають, коли плавці змінюють команди або залучаються неповнолітні, що викликає питання про те, кому належать дані та як ними можна поділитися. Без чітких інструкцій організації можуть вагатися щодо співпраці чи об’єднання своїх даних для розробки ШІ. Надійна політика конфіденційності та процеси отримання інформованої згоди можуть допомогти зменшити ці ризики, одночасно сприяючи більш ефективним практикам обміну даними.

7. Постійний моніторинг і вдосконалення
   Враховуючи динамічну природу даних про плавання — нові датчики, зміна програм навчання та нові цілі — постійний моніторинг є життєво важливим. Однак багатьом командам не вистачає інфраструктури для регулярного аудиту та вдосконалення даних. Неповні показники та повторювані прогалини в даних залишаються непоміченими, що призводить до ненадійного аналізу. Протоколи безперервного моніторингу можуть допомогти виявити аномалії, такі як неправдоподібно короткий час кола або відсутність даних про відпочинок, і відповідно вдосконалити методи збору даних. Цей ітераційний підхід гарантує, що якість даних залишається високою в міру зміни умов.

8. Інтеграція знань домену
   Інтеграція досвіду домену гарантує, що системи ШІ можуть правильно інтерпретувати неоднозначні або складні дані. Тренери, спортивні науковці та спортсмени надають критичну інформацію, яку штучний інтелект не вловить. Наприклад, такі терміни, як «будувати», «відчути силу» або «круїз» можуть мати різне значення залежно від рівня плавця чи контексту підготовки. Без участі експерта моделі ШІ ризикують неправильно витлумачити такі інструкції. Співпраця з експертами в галузі гарантує, що рекомендації, створені штучним інтелектом, узгоджуються з практичними принципами навчання, що робить їх ефективнішими та надійнішими.

Аналізуючи поточні проблеми в управлінні даними про тренування з плавання, ми можемо визначити, де потрібні вдосконалення для створення наборів даних, готових до ШІ. Від стандартизації форматів даних і контекстуалізації показників до централізації зберігання даних і сприяння співпраці, вирішення цих проблем допоможе подолати розрив між необробленими даними про продуктивність і практичними ідеями ШІ.

Розділ 5: Отже, чи підходять дані індустрії плавання для ШІ?

Дослідивши важливість якості даних (частина 1) і проаналізувавши поточний стан керування даними про сеанси плавання (частина 2), ми повертаємося до головного питання: Чи готова індустрія плавання повністю використовувати ШІ? Коротка відповідь: Поки що ні, але це на шляху.

Важливість тренерського лідерства Тренери є воротарями даних тренування плавання. Як основні розробники та зберігачі планів навчання, вони відіграють ключову роль у стимулюванні прогресу на основі даних. Застосовуючи стандартизовані зони інтенсивності, добре структуровані плани занять і комплексне відстеження результатів, тренери закладають основу для збору точних і високоякісних даних. Завдяки цій надійній базі даних інструменти AI/ML можуть надавати цінну інформацію, від зворотного зв’язку техніки в реальному часі до прогнозних моделей для керування довгостроковою втомою та оптимізації максимальної продуктивності.

Переваги масштабування для всіх зацікавлених сторін Коли індустрія плавання орієнтується на високоякісні структуровані дані, переваги поширюються на всі рівні спорту:

• Спортсмени: отримуйте персоналізовані плани тренувань, які відображають їхні індивідуальні цілі та здібності, підвищуючи ефективність і запобігаючи травмам.
• Тренери та клуби: оптимізуйте процес планування занять, зменшіть адміністративне навантаження та отримайте доступ до розширеної аналітики продуктивності для окремих осіб і команд.
• Організації та федерації: можуть об’єднувати анонімні дані в різних регіонах, щоб стимулювати широкомасштабні дослідження, інформувати про національні програми навчання та розробляти найкращі практики для всіх рівнів змагань — від змагань вікових груп до елітних міжнародних зустрічей.

Простота й універсальність Ключем до успіху є розробка простих, інтуїтивно зрозумілих структур даних, які легко адаптувати, зберігаючи глибину експертних знань. Це не означає надмірне спрощення або втрату цінної інформації. Натомість мова йде про те, щоб збір даних і керування ними були доступними для всіх зацікавлених сторін. Використовуючи стандартизовану термінологію, узгоджені зони інтенсивності та чітко визначені структури даних, тренери, спортсмени та розробники технологій можуть співпрацювати в рамках спільної мови, яка поєднує досвід і технології.

Розділ 6: Можливість — створення основи для уніфікованої інфраструктури

Наше дослідження проблем із якістю даних відкриває важливе розуміння: створення високоякісних рішень AI/ML у плаванні — це не лише кращі датчики, комп’ютерне бачення, детальніші електронні таблиці чи оцифрування тренувань найкращих плавців світу. Реальна можливість полягає у створенні уніфікованої структури — спільного плану, який стандартизує те, як плануються, записуються та аналізуються навчальні сесії. Коли професіонали з плавання та експерти з технологій співпрацюють навколо загальних стандартів, вони можуть розблокувати багатші та надійніші дані, що принесе користь усім: від елітних спортсменів, які ставлять рекорди, до любителів фітнесу, які прагнуть постійного вдосконалення.

Спільне бачення Незважаючи на різноманіття методів навчання та рівнів навичок плавця, існує загальна згода, що високоякісні дані є важливими для відстеження прогресу, зниження ризиків травм і підвищення ефективності тренувань. Узгодження способу фіксації ключових показників, таких як кількість гребків, інтервали відпочинку та зони інтенсивності, може вирішити багато проблем із даними, які ми обговорювали, зокрема неузгоджену термінологію, відсутність індивідуалізації та неповні дані про відпочинок і відновлення.

Це не просто технологічна ініціатива — це міст між наукою про спорт і наукою про дані. Тренери, спортивні вчені та розробники програмного забезпечення привносять цінний досвід, гарантуючи, що структура відображає практичні реалії щоденних тренувань, залишаючись технічно надійною та масштабованою.

На основі системи тренувальних зон У Wise Racer ми вже зробили кроки до стандартизації, представивши дві ключові моделі:

1. 9-зонна система тренувань з плавання
   Розроблена для спортсменів, які змагаються, ця структура класифікує зусилля на дев’ять зон, охоплюючи все: від низької інтенсивної техніки до високоінтенсивних спринтів.
2. Схеми тренувань з 5-зонного фітнесу з плавання
   Ця спрощена система, створена для тих, хто займається фітнесом і любителів плавання, зосереджується на основних діапазонах інтенсивності, що робить її доступною для тих, хто надає перевагу покращенню фізичної форми над змаганнями.

Ці зональні рамки допомагають плавцям, тренерам і зацікавленим сторонам ефективно спілкуватися про інтенсивність і зусилля. Однак одних лише зон недостатньо. Щоб ці структури справді забезпечували узгоджені результати, їх потрібно поєднати зі стандартизованими протоколами збору даних. Це означає чітке визначення кожної зони, уніфіковані методи реєстрації сетів і інтервалів, а також послідовний підхід до фіксації специфічних для спортсмена контекстів, таких як історія травм або фази тренувань. З такою структурою спортсмен, який тренується в зоні 3, повинен мати однакове фізіологічне навантаження, незалежно від клубу чи регіону.

Шлях вперед У наступних публікаціях блогу ми надамо вказівки щодо впровадження уніфікованої структури. Це включає структурування планів навчання, реєстрацію результатів сеансу та використання даних для коригування тренерських рішень. Ми також дослідимо, як узгоджені високоякісні дані можуть покращити інструменти AI/ML у плаванні, увімкнувши:

• Петлі зворотного зв'язку: Аналіз інтервалів відпочинку, ефективності гребка та даних про частоту серцевих скорочень для точного налаштування тренувань, коли вони відбуваються.
• Прогнозна аналітика: моделі AI, які прогнозують, коли плавець ризикує досягти плато продуктивності або страждає від перетренованості, на основі закономірностей у своїх даних.
• Індивідуальні рекомендації: Автоматизовані системи, які адаптують плани тренувань до особистих порогів спортсмена, незалежно від того, чи є він плавцем-юнаком чи триатлоністом, який зосереджується на змаганнях на довгих дистанціях у відкритій воді.

Переваги для навчальних закладів, батьків, тренерів і плавців Структурований технологічний підхід до навчання плаванню приносить користь усім зацікавленим сторонам екосистеми:

• Покращена персоналізація: Комбінуючи стандартизовані зони з точними даними про спортсмена, тренери можуть адаптувати комплекси тренувань та інтенсивність відповідно до індивідуальних потреб, максимізуючи продуктивність без ризику вигорання.
• Ефективне керування робочим навантаженням: Покращене відстеження даних про відпочинок, відновлення та робоче навантаження допомагає тренерам запобігати поширеним травмам від надмірного навантаження завдяки кращому управлінню сукупним навантаженням.
• Легше відстеження прогресу: завдяки уніфікованому формату даних відстеження прогресу плавця за тижні або сезони стає простим, пропонуючи тренерам і батькам прозоре уявлення про тенденції продуктивності.
• Спільне вдосконалення: коли кілька клубів, регіонів або федерацій приймають схожі рамки, вони можуть ділитися та порівнювати зведену інформацію. Ця співпраця може стимулювати інновації та підвищити конкурентні стандарти в усьому спорті.

Модернізована культура плавання Спільне бачення управління даними в поєднанні зі стандартизованими рамками, такими як 9-зонна та 5-зонна моделі Wise Racer, може покращити навчання, тренування та оцінку плавання. Прийнявши універсальну структуру даних і вирівнявши принципи ефективного навчання, спільнота плавання може створити більш поінформоване, інклюзивне та динамічне середовище. Це сприятиме не тільки покращенню продуктивності, але й сприятиме довгостроковій взаємодії на всіх рівнях — від масових програм до елітних міжнародних змагань.

Резюме

Частина 2 пропонує як перевірку реальності, так і дорожню карту прогресу. Ми перевіряємо фрагментований стан поточного керування даними сеансу та показуємо, як цей безлад перешкоджає ефективному застосуванню ШІ. Проте перспективи не безрадісні — ми окреслюємо обнадійливий шлях вперед через узгоджені протоколи збору даних, інтеграцію доменних знань і застосування структур зони інтенсивності Wise Racer. Усунувши ці прогалини, спільнота плавання може стати на шлях ефективнішого розкриття інформації, керованої AI/ML, підвищуючи продуктивність та інновації на всіх рівнях спорту.

Але як розробити навчальні заняття, які відповідають вимогам епохи ШІ? У наступному випуску ми представимо нашу всеосяжну структуру тренінгу, обговорюючи ключові міркування та варіанти дизайну, спрямовані на задоволення вимог щодо готовності до ШІ. Потім, в останній частині, ми продемонструємо приклади того, як застосувати цей фреймворк на практиці, продемонструвавши, як тренувальні зони та структури сеансів поєднуються, щоб стимулювати значні покращення.

Заклик до дії

Це не може бути самотужки — нам потрібна ваша підтримка.

Якщо ви тренер, спортсмен, дослідник даних, спортивний вчений, спортивний директор або просто захоплюєтеся плаванням і своєю професією і хочете долучитися до цієї розмови, будь ласка, зв’яжіться з нами! Ваше розуміння та досвід можуть допомогти здійснити значні зміни.

А для тих, кому не байдуже майбутнє плавання, ви можете підтримати цю ініціативу, поділившись цією публікацією та підписавшись на Wise Racer у LinkedIn, Facebook або Instagram. Давайте разом побудуємо розумніше, кероване даними майбутнє для спорту.