Dirbtinis intelektas (DI) ir mašininis mokymasis (MM) keičia įvairias pramonės šakas, ir sportas nėra išimtis. DI ir MM integracija į sporto mokslą atveria naujas galimybes gerinti sportininkų pasiekimus, užkirsti kelią traumoms ir asmeniškai pritaikyti treniruočių programas. Šis straipsnis nagrinėja, kaip prognozuojanti analizė gali numatyti traumas ir pasiekimų stagnaciją, bei kaip virtualus mokymas pasitelkia DI, kad suteiktų individualizuotas treniruočių programas.
Prognozuojanti analizė: traumų ir pasiekimų stagnacijos prognozavimas
Prognozuojančios analizės supratimas sporte
Prognozuojanti analizė apima istorinių duomenų, statistinių algoritmų ir mašininio mokymosi metodų naudojimą ateities rezultatams numatyti. Sporte ši analizė gali apdoroti didelius sportininkų duomenų kiekius, siekiant prognozuoti traumų riziką ir identifikuoti galimus pasiekimų sumažėjimo momentus dar prieš jiems pasireiškiant.
Traumų prognozavimas naudojant DI ir MM
Duomenų rinkimas ir kintamieji:
Fiziologiniai duomenys: Širdies ritmas, kraujo spaudimas, deguonies suvartojimas.
Biomechaniniai duomenys: Judesių modeliai, sąnarių kampai, raumenų aktyvacija.
Treniruotės krūvis: Treniruotės apimtis, intensyvumas, sesijų dažnumas.
Istoriniai traumų duomenys: Ankstesnės traumos, atsigavimo laikai.
Naudojami mašininio mokymosi modeliai:
Regresijos modeliai: Numato tęstinius rezultatus, pavyzdžiui, traumų rizikos lygius.
Klasifikavimo algoritmai: Klasifikuoja sportininkus į rizikos grupes.
Neuronaliniai tinklai: Identifikuoja sudėtingus dėsningumus daugiamatėse duomenų erdvėse.
Atsitiktinių miškų ir sprendimų medžių metodai: Tvarko nelinijinius kintamųjų tarpusavio ryšius.
Taikymas ir pavyzdžiai:
Profesionalios sporto komandos:
NBA Golden State Warriors naudojo DI, kad stebėtų sportininkų nuovargį ir sumažintų traumų dažnumą.
Anglijos Premier lyga pritaikė MM modelius, prognozuojančius minkštųjų audinių traumas, remiantis žaidėjų krūviu ir atsigavimo rodikliais.
Tyrimų rezultatai:
Rossi et al. (2018) sukūrė MM modelį, kuris, naudojant GPS duomenis ir treniruočių krūvio matavimus, prognozavo traumas elitinių futbolininkų grupėje su 88% tikslumu.
Gabbett pasiūlė aštrios: lėtinės treniruočių santykio (ACWR) metodiką, naudojančią MM technikas, siekiant patikslinti traumų rizikos prognozes.
Prognozuojančios traumos analizės nauda:
Traumų prevencija: Ankstyvas rizikos sportininkų identifikavimas leidžia taikyti intervencijos strategijas.
Optimizuotos treniruotės: Treniruotės krūvio koregavimas padeda išvengti per didelio arba per mažo krūvio.
Išteklių paskirstymas: Medicinos ir trenerių išteklių efektyvus panaudojimas.
Iššūkiai ir ribotumai:
Duomenų kokybė: Nepakankami arba netikslūs duomenys gali lemti netikslias prognozes.
Individualūs skirtumai: Modeliai gali neatsižvelgti į unikalius individualius atsakus.
Etiniai svarstymai: Susiję su jautrių sportininkų duomenų privatumu.
Pasiekimų stagnacijos prognozavimas
Stagnacijos identifikavimas naudojant mašininį mokymą
Pasiekimų matavimų analizė: Nuolat sekami rodikliai, tokie kaip greitis, jėga ir ištvermė.
Tendencijų analizė: MM algoritmai aptinka pasiekimų stagnacijos arba mažėjimo tendencijas.
Psichologiniai veiksniai: Į modelius įtraukiamas psichologinės sveikatos ir motyvacijos lygis.
Prognozių pagrindu atliekamos intervencijos
Treniruotės korekcijos: Treniruotės kintamųjų keitimas, siekiant įveikti stagnaciją.
Atsigavimo strategijos: Poilsio arba aktyvaus atsigavimo laikotarpių įgyvendinimas.
Įgūdžių tobulinimas: Akcentuojami techniniai ar taktiniai patobulinimai.
Pavyzdžiai
Dviračių sportas: MM modeliai numatė pasiekimų stagnaciją dviračių sportininkams, leidžiant treneriams koreguoti treniruočių intensyvumą.
Plaukimas: DI aptiko stagnaciją plaukikų rezultatuose, kas paskatino technikos tobulinimą.
Virtualus mokymas: DI pagrįstos asmeninės treniruočių programos
Virtualaus mokytojo atsiradimas
Virtualus mokymas naudoja DI algoritmus, kad sukurtų individualizuotas treniruočių programas, nepriklausomai nuo fizinio trenerio. Jis apjungia duomenis iš įvairių šaltinių, kad pritaikytų pratimus pagal asmens poreikius ir tikslus.
Kaip DI asmeniškai pritaiko treniruočių programas
Duomenų integracija:
Dėvimi prietaisai: Renka realaus laiko fiziologinius ir judesio duomenis.
Vartotojo įvestis: Tikslai, pageidavimai, grįžtamasis ryšys apie treniruotes.
Aplinkos veiksniai: Oro sąlygos, aukštis virš jūros lygio, turima įranga.
DI algoritmai ir metodikos:
Adaptatyvus mokymasis: Programos prisitaiko pagal vartotojo pažangą ir grįžtamąjį ryšį.
Rekomendacijų sistemos: Siūlo pratimus ir veiklas, atitinkančias asmeninius tikslus.
Natūralios kalbos apdorojimas (NLP): Supranta vartotojų užklausas ir pateikia atsakymus.
DI pagrįstų virtualių trenerių ypatumai:
Individualizuoti pratimai: Pritaikyti pratimai, atsižvelgiant į fizinio pasirengimo lygį ir tikslus.
Realaus laiko grįžtamasis ryšys: Momentali analizė ir patarimai treniruočių metu.
Pažangos stebėjimas: Vizualizacija, rodanti rezultatus ir progresą laikui bėgant.
Motyvacija ir įsitraukimas: Žaidimo elementai ir asmeninis skatinimas.
DI pagrįstų mokymo platformų pavyzdžiai:
Freeletics: DI varomas fitneso programėlė, kuri sukuria individualizuotas treniruočių programas, remiantis vartotojo duomenimis ir grįžtamuoju ryšiu, padidinant ištikimybę treniruočių programoms.
Asensei: Siūlo DI pagrindu veikantį mokymą plaukimo ir jogos srityse, naudodama judesio fiksavimo technologijas, kad teiktų technikos pataisymus.
Vi Trainer: DI asmeninis treneris, skirtas bėgimui ir dviračių sportui, teikiantis realaus laiko mokymą per garso grįžtamąjį ryšį.
Pranašumai prieš tradicinį mokymą
Prieinamumas: Galima naudotis bet kada ir bet kur, pašalinant geografinius barjerus.
Ekonomiškumas: Dažnai pigesnis už asmeninius trenerius.
Duomenimis pagrįstos įžvalgos: Naudoja didžiuosius duomenis, kad teiktų pagrįstus treniruočių patarimus.
Mastelio didinimas: Gali vienu metu aptarnauti didelį vartotojų skaičių.
Integracija su dėvimais prietaisais
Išmanieji laikrodžiai ir fitneso sekikliai: Matuoja širdies ritmą, žingsnius, miego modelius.
Pažangūs jutikliai: Judesio fiksavimo aprangos, biomechanikos jutikliai.
Daiktų interneto (IoT) įrenginiai: Sukurta treniruoklių įranga, teikianti papildomus duomenis.
Tyrimų rezultatai
Pagerintas pasiekimų lygis: Tyrimai rodo, kad DI pagrįstas mokymas gali lemti reikšmingus fizinio pasirengimo pagerėjimus.
Elgesio pokyčiai: DI intervencijos skatina sveikesnį gyvenimo būdą ir padidina fizinį aktyvumą.
Etiniai svarstymai
Duomenų privatumas: Užtikrinti, kad vartotojų duomenys būtų apsaugoti ir naudojami atsakingai.
Priklausomybė: Galimas pernelyg didelis pasikliautumas technologijomis motyvacijai.
Kokybės užtikrinimas: Patvirtinti DI rekomendacijų tikslumą.
Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis transformuoja sporto industriją, suteikdami pažangių priemonių traumų prognozavimui ir pasiekimų stagnacijos nustatymui, taip pat siūlydami asmeninius virtualius trenerius. Prognozuojanti analizė leidžia imtis proaktyvių priemonių traumoms užkirsti, tuo tarpu DI pagrįstas virtualus mokymas demokratiškai suteikia prieigą prie individualizuotų treniruočių programų. Technologijų pažanga sporto moksle žada pagerinti sportininkų pasiekimus, užtikrinti didesnį saugumą ir padaryti asmeninį mokymą prieinamą visiems.
Naudota literatūra
Bunker, R., & Thabtah, F. (2019). A machine learning framework for sport result prediction. Applied Computing and Informatics, 15(1), 27-33.
Medina, D., et al. (2019). Injury prediction in Major League Baseball pitchers using artificial intelligence and machine learning. Orthopaedic Journal of Sports Medicine, 7(3_suppl).
Ruddy, J. D., et al. (2018). Workload and injury incidence in elite footballers: A systematic review and meta-analysis. British Journal of Sports Medicine, 52(17), 1176-1184.
Rossi, A., et al. (2018). Data-driven risk profiles of soft-tissue injuries in elite professional soccer players: Clustering of player-related risk factors. Journal of Sports Sciences, 36(24), 2756-2763.
Gabbett, T. J. (2016). The training—injury prevention paradox: Should athletes be training smarter and harder? British Journal of Sports Medicine, 50(5), 273-280.
Fernández, J., et al. (2019). Application of machine learning in cycling performance: Predicting the plateau. International Journal of Sports Physiology and Performance, 14(5), 711-715.
Chollet, D., & Seifert, L. (2018). Applications of machine learning in swimming: Toward new tools for performance analysis. International Journal of Computer Science in Sport, 17(1), 1-17.
Kreitzberg, D. S., et al. (2019). Artificial intelligence in mobile apps for mental health: An exploratory study of user experience. mHealth, 5, 24.
Asensei. (2021). AI Coaching Platform. Retrieved from https://www.asensei.com/
Vi Labs. (2021). Vi Trainer. Retrieved from https://www.vi.ai/
Weng, T. B., et al. (2019). Effects of virtual reality augmented exercise training on brain functional connectivity and working memory. Medicine & Science in Sports & Exercise, 51(7), 1538-1545.
Chen, J., et al. (2020). Artificial intelligence in health care: An essential guide for health leaders. Healthcare Management Forum, 33(1), 10-18.
← Ankstesnis straipsnis Kitas straipsnis →
- Pažanga sporto moksluose
- Dėvimų technologijų naujovės
- Genetinės ir ląstelinės terapijos
- Mitybos mokslas
- Farmakologinės priemonės sporte
- Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis sporte
- Robotika ir egzoskeletonai
- Virtualioji ir papildyta realybė sporte
- Kosmoso ir ekstremalių sąlygų treniruotės
- Etiniai ir visuomeniniai pažangų aspektai