Waarschijnlijk beseffen niet alleen de atleten zelf dat triatlontraining hard werken is. Maar veel mensen realiseren zich één ding nog niet: kunstmatige intelligentie (AI) maakt al lang deel uit van deze sport, vooral voor veel professionals. Dus waarom niet achterover leunen en ontspannen tussen de trainingssessies door, een geweldige bonus veiligstellen bij Casino777 en de AI jouw trainingsplan laten maken?
Veel atleten gebruiken eigenlijk de spannende kansspelen met echte winkansen als een balans voor de inspannende trainingen. Maar moderne technologie zal zeker niet al het werk doen. In dit artikel laten we zien hoe kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om je beter voor te bereiden op de volgende wedstrijd, welke andere voordelen het heeft voor sporters en waar de grenzen liggen.
State of the art: hoe AI vandaag al wordt gebruikt in opleidingen
Kunstmatige intelligentie maakt tegenwoordig al deel uit van de training van veel sporters, zonder dat ze zich dat realiseren. Wanneer sporters een trainingsplan laten opstellen met behulp van een van de vele computerprogramma’s die tegenwoordig beschikbaar zijn, wordt vaak AI gebruikt. Deze vergelijkt de door de gebruiker ingevoerde gegevens met die van talloze andere sporters en ontwikkelt een plan dat aansluit bij de wensen en mogelijkheden van de individuele sporter.
Fitnesstrackers analyseren belangrijke gegevens tijdens en na de training en maken het mogelijk om het trainingsplan dagelijks aan te passen aan actuele veranderingen. Het is bijvoorbeeld mogelijk om met verbazingwekkende nauwkeurigheid te voorspellen wanneer de sporter zijn of haar fysieke grenzen heeft bereikt, wat ook het risico op blessures kan vergroten.
AI wordt ook gebruikt in met name de professionele sport om bewegingspatronen tijdens het zwemmen, fietsen en hardlopen te analyseren. Deze gegevens kunnen vervolgens worden gebruikt om te werken aan de stijl van de sporter, zodat hij zijn kracht nog efficiënter kan gebruiken.
Traininggegevens analyseren met behulp van AI
Kunstmatige intelligentie kan in korte tijd grote hoeveelheden gegevens verwerken. Een wedstrijd kan bijvoorbeeld achteraf worden geanalyseerd om te bepalen of de sporter de juiste snelheid koos bij de start of dat hij zijn triathlons in de toekomst sneller of langzamer moet aanpakken om de best mogelijke totaaltijd te behalen.
Er kunnen ook individuele trainingsplannen worden gemaakt op basis van de hersteltijd die de atleet nodig heeft. Terwijl sommige atleten sneller herstellen en daarna weer spieren beginnen te verliezen, hebben anderen iets langer nodig. Daarom is het nuttig om AI te gebruiken om uit te zoeken hoe vaak en hoe intensief er getraind moet worden om de prestaties optimaal te verbeteren.
Andere parameters zoals slaap kunnen ook worden geanalyseerd met AI en vervolgens worden geoptimaliseerd. Dips in prestaties en zogenaamde pieken worden in detail geanalyseerd als onderdeel van een langetermijnanalyse. AI vindt vaak redenen voor beide die verborgen zouden zijn gebleven als ze puur door mensen waren geanalyseerd.
Voedingsplanning met behulp van AI – optimale inname van voedingsstoffen
Enkele algemene gegevens zoals leeftijd, geslacht en gewicht, maar ook bloedwaarden en prestatieanalyses die van de sporter worden verzameld, kunnen door de kunstmatige intelligentie worden gebruikt om een voedingsplan op maat te maken. Voedingsplannen kunnen precies worden afgestemd op de individuele trainingssessies, zodat de juiste voedingsstoffen op het optimale moment worden geconsumeerd.
Door precies te berekenen hoeveel eiwitten, koolhydraten, vetten, vitaminen en mineralen nodig zijn, kan de sporter de best mogelijke prestaties leveren en efficiënt trainen met de juiste voeding. Feedbacksignalen van het lichaam, zoals honger of een gevoel van uitputting, kunnen ook door AI worden geanalyseerd en worden meegenomen in het voedingsplan.
In tegenstelling tot voedingsplannen die voor relatief brede doelgroepen worden gemaakt, heeft een geïndividualiseerd plan het voordeel dat er volledig rekening kan worden gehouden met intoleranties of allergieën en dat het mogelijk is om de voeding die in het plan wordt gespecificeerd aan te passen aan de persoonlijke smaak van de sporter. Indien gewenst kan de AI ook specifieke recepten voorstellen en helpen bij het plannen van de bijbehorende boodschappen.
Zal AI binnenkort professionele coaches vervangen?
Hoewel AI-technologie de laatste tijd snel vooruitgang heeft geboekt, verwachten sportdeskundigen niet dat het trainers en coaches in de nabije toekomst zal vervangen. In plaats daarvan wordt verwacht dat AI en coaches elkaar zullen aanvullen. AI stelt menselijke coaches in staat om onvoorstelbaar grote hoeveelheden gegevens nauwkeurig te analyseren.
Empathie en het vermogen om in te spelen op de emotionele behoeften van de sporter kunnen echter niet door een machine worden vervangen. AI is daarom een uiterst nuttig hulpmiddel dat trainers en coaches kunnen en moeten gebruiken. Het is geen vervanging voor deze mensen.
In de amateursector vertrouwen veel triatleten al op AI-coaches, omdat veel amateurs zich geen persoonlijke coach kunnen veroorloven of willen. Ook hier is AI echter geen vervanging voor mensen, maar eerder een nuttige aanvulling op trainingen in clubs en trainingsbegeleiders in het algemeen, die in het verleden niet beschikbaar was.
Gegevensbescherming en ethische overwegingen met betrekking tot AI in de sport
In verband met AI noemen critici herhaaldelijk gegevensbescherming als een problematisch aspect. Bij het gebruik van technologie in de sport is het daarom essentieel om ervoor te zorgen dat gevoelige gegevens zoals persoonlijke gezondheidsinformatie niet worden blootgesteld aan onbevoegde toegang. Sporters en coaches moeten daarom alleen AI-aanbieders gebruiken die problemen voorkomen door middel van uitgebreide regelgeving voor gegevensbescherming en die bewezen hebben betrouwbaar te zijn.
De gegevens mogen alleen worden gebruikt voor doeleinden waarmee de gebruiker vooraf heeft ingestemd. Ze moeten extern buiten het internet worden opgeslagen door de sporter zelf of hun coach. Gegevens mogen alleen zo lang als nodig is op de servers van externe aanbieders worden opgeslagen.
Daarna moet de aanbieder de gegevens die daar door de sporter zijn opgeslagen op betrouwbare wijze verwijderen. Er worden ook anonimiseringstechnieken gebruikt om ervoor te zorgen dat de gegevens zelfs na diefstal niet aan een specifieke persoon kunnen worden toegewezen.
Conclusie: Een nieuw tijdperk van prestatieoptimalisatie begint met AI in de sport
De mogelijkheid om AI te gebruiken in de sport heeft traditionele trainingstechnieken aanzienlijk uitgebreid. Wanneer trainings- en voedingsplannen worden gemaakt met AI, opent dit optimaal geschikte aanpassingsmogelijkheden voor de individuele behoeften van elke sporter. Er moet echter altijd rekening worden gehouden met aspecten van gegevensbescherming.
Ondanks de indrukwekkende vooruitgang op het gebied van AI hoeven trainers en coaches niet te vrezen voor hun baan. Als mensen bieden ze voordelen die AI niet biedt. Tegelijkertijd moeten ze zich er echter ook van bewust zijn dat AI sommige dingen beter kan en daarom ook gebruikt moet worden om de training te optimaliseren. Data-analyse is in dit opzicht bijzonder belangrijk.
