Nuo intuicijos prie duomenų

Dar prieš dešimt metų ekstremalaus sporto atletai treniruočių planus dažniausiai sudarydavo remdamiesi patirtimi, trenerio nuojauta ir geriausiu atveju – keliomis fiziologinėmis testų reikšmėmis. Dabar situacija keičiasi gana sparčiai. Dirbtinis intelektas pradeda vaidinti realų vaidmenį tose srityse, kur klaida gali kainuoti ne tik rezultatą, bet ir sveikatą.

Kalnų dviratininkai, fristailininkai, alpinistai, banglenčių sportininkai – visi jie dirba su kūnu, kuriam tenka neįprastai didelė apkrova. Ir būtent čia duomenų analizė turi prasmę: ne tik sekti, kiek kilometrų nuvažiuota, bet suprasti, kaip kūnas reaguoja į krūvį, kada atsiranda pervargimo ženklai ir kur slypi traumų rizika.

Ką iš tikrųjų gali šios technologijos

Šiuolaikiniai nešiojami įrenginiai renka daugybę parametrų – širdies ritmo variabilumą, miego kokybę, raumenų aktyvumą, judesių biomechaniką. Dirbtinis intelektas šiuos duomenis susieja tarpusavyje ir pradeda matyti tendencijas, kurių žmogus paprasčiausiai nepastebėtų.

Pavyzdžiui, sistema gali nustatyti, kad konkretus atletas po dviejų dienų intensyvaus darbo trečią dieną pradeda kompensuoti nuovargį pakitusia judesių mechanika – ir tai yra ankstyvasis traumos signalas. Treneris gali to nepastebėti, nes vizualiai viskas atrodo gerai. Algoritmas – pastebi.

Kompanijos kaip Whoop, Polar ar startuoliai, dirbantys su profesionalių sportininkų komandomis, jau siūlo sprendimus, kurie ne tik fiksuoja duomenis, bet ir teikia rekomendacijas: kada sumažinti intensyvumą, kada galima spausti, o kada reikia tiesiog ilsėtis.

Ekstremalus sportas – specifinis iššūkis

Tradicinis sportas yra gana nuspėjamas – bėgikas bėga trasą, plaukikas plaukia baseine. Ekstremalus sportas veikia kitaip. Aplinka nuolat kinta, sprendimai priimami per sekundes, o rizikos faktoriai yra daug sunkiau prognozuojami.

Todėl dirbtinis intelektas čia naudojamas ne tik treniruočių planavimui, bet ir situacinei analizei. Snieglenčių sportininkai, pavyzdžiui, naudoja sistemas, kurios analizuoja sniego dangos duomenis, oro sąlygas ir atleto fiziologinę būklę kartu – ir pateikia rekomendacijas dėl treniruočių intensyvumo konkrečią dieną.

Alpinizme panašūs įrankiai padeda planuoti aklimatizacijos grafikus, atsižvelgiant į individualius organizmo atsakus į aukštį – tai sritis, kur standartiniai protokolai dažnai tiesiog neveikia, nes kiekvienas žmogus reaguoja skirtingai.

Ribos, kurių technologija kol kas neperkopia

Svarbu neidealizuoti. Dirbtinis intelektas yra toks geras, koks yra jo duomenų šaltinis. Jei sportininkas dėvi netikslų įrenginį arba nereguliariai sinchronizuoja duomenis, sistema tiesiog klysta. Be to, ekstremalaus sporto psichologinis aspektas – drąsa, rizikos tolerancija, motyvacija – kol kas lieka už algoritmų ribų.

Yra ir etinis klausimas: kas valdo šiuos duomenis? Profesionalių atletų biologinė informacija yra labai jautri, ir ne visi sporto federacijų ar komandų susitarimai su technologijų tiekėjais yra skaidrūs.

Kai duomenys tampa trenerio partneriu, o ne jo pakaitalu

Geriausi rezultatai šioje srityje pasiekiami tada, kai dirbtinis intelektas naudojamas kaip papildomas įrankis, o ne kaip galutinis sprendimų priėmėjas. Patyręs treneris, turintis prieigą prie kokybiškos duomenų analizės, gali dirbti efektyviau – jis mato tiek skaičius, tiek žmogų priešais save.

Ekstremalaus sporto pasaulyje ši technologija jau nėra ateities muzika – ji naudojama čia ir dabar, nors dar toli gražu ne visuotinai. Tikėtina, kad per artimiausius penkerius metus ji taps standartine dalimi profesionalių atletų paruošimo procese, o gal ir rimtesnių mėgėjų treniruočių sistemose. Klausimas ne ar tai įvyks, bet kaip greitai ir kaip atsakingai.