Nowoczesny trening sportowy opiera się dziś nie tylko na kilometrach i godzinach spędzonych na treningu. Coraz większą rolę odgrywa analiza danych treningowych. Właśnie tutaj pojawia się analiza treningu AI, czyli wykorzystanie sztucznej inteligencji do oceny obciążeń treningowych i dopasowania planu do aktualnej formy zawodnika.

Algorytmy mogą analizować ogromne ilości danych w bardzo krótkim czasie. Dzięki temu trening może być bardziej precyzyjny, a ryzyko przetrenowania mniejsze.

Jakie dane analizuje AI

Systemy oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują różne dane treningowe.

Najczęściej są to:

• tempo biegu

• tętno

• objętość treningowa

• moc kolarska

• czas regeneracji

Do analizy mogą być wykorzystywane także dane z urządzeń takich jak:

• zegarki sportowe

• liczniki rowerowe

• aplikacje treningowe.

Na podstawie tych informacji algorytm może ocenić poziom obciążenia treningowego oraz tempo rozwoju formy.

Więcej o tym, jak działają takie systemy, opisaliśmy w artykule o
aplikacji treningowej z AI.

Jak AI ocenia zmęczenie organizmu

Jednym z najważniejszych elementów analizy treningu jest ocena zmęczenia.

Sztuczna inteligencja może analizować między innymi:

• zmiany tętna przy podobnym tempie

• spadek tempa treningu

• wzrost obciążenia treningowego

• historię ostatnich treningów.

Na tej podstawie system może określić, czy zawodnik jest gotowy na kolejny mocny trening.

Jeśli poziom zmęczenia jest zbyt wysoki, algorytm może zaproponować:

• trening regeneracyjny

• zmniejszenie intensywności

• dzień odpoczynku.

Jak działa analiza treningu w Trenago

W Trenago analiza treningu opiera się na kilku krokach.

1. Zbieranie danych treningowych

System analizuje dane z treningów zawodnika, takie jak:

• tempo

• tętno

• objętość treningowa.

2. Ocena obciążenia treningowego

Algorytm ocenia, jak duże obciążenie generują poszczególne treningi.

3. Analiza postępów

Na podstawie historii treningów system ocenia, czy forma zawodnika się poprawia.

4. Dopasowanie planu treningowego

Jeśli treningi odbiegają od planu lub poziom zmęczenia rośnie, plan może zostać zmodyfikowany.

Takie podejście opisaliśmy szerzej w artykule o
AI w triathlonie.

Dlaczego analiza treningu AI jest tak skuteczna

Największą przewagą sztucznej inteligencji jest możliwość analizy ogromnej liczby danych treningowych.

Tradycyjny trener musi analizować dane ręcznie.

AI może natomiast analizować:

• setki treningów

• trendy w rozwoju formy

• zmiany w obciążeniu treningowym.

Dzięki temu system może szybciej wykryć:

• ryzyko przetrenowania

• spadek formy

• moment, w którym warto zwiększyć intensywność treningu.

Czy AI może poprawić wyniki sportowe

Coraz więcej badań pokazuje, że trening oparty na analizie danych może być bardziej efektywny.

Algorytmy pomagają utrzymać właściwy balans między:

• obciążeniem treningowym

• regeneracją

• rozwojem formy sportowej.

Dlatego coraz więcej zawodników korzysta z aplikacji treningowych wykorzystujących sztuczną inteligencję.

Różnice między klasycznym planem treningowym a planem adaptacyjnym opisaliśmy szerzej w artykule
Plan z AI vs PDF.

Podsumowanie

Analiza treningu AI pozwala dokładniej ocenić reakcję organizmu na wysiłek.

Algorytmy analizują dane treningowe, wykrywają zmęczenie i pomagają dopasować plan treningowy do aktualnej formy zawodnika.

Dzięki temu trening może być bardziej efektywny, a ryzyko kontuzji mniejsze.

Jeśli chcesz zobaczyć, jak wygląda nowoczesny system planowania treningu oparty na analizie danych, sprawdź:
https://trenago.pl/#proces

fot. Trenago i Freepik (Drazen Zigic)