ciencia de datos | Cómo predecir la condición física de un atleta

Anticipe la condición física de un atleta para cada día de la semana como lo haría con las condiciones climáticas. Este es el desafío que plantean los científicos del Instituto Nacional del Deporte de Quebec. Y esta aplicación de la ciencia de datos podría ir mucho más allá.


Forma física, estado psicológico, nivel de fatiga … Se recopilaron y analizaron datos multifactoriales durante varios años dentro del equipo nacional de patinaje de velocidad en pista corta. Construir la estructura y “limpiar” toda esta información fue un trabajo colosal para François Pousin, el científico deportivo jefe y su equipo.

El modelo desarrollado permite predecir a corto plazo lo que sentirá el deportista durante el entrenamiento. Con esta información a mano, un programa más adecuado producirá mayores beneficios y, en última instancia, una ventaja sobre los equipos competidores.

“No podré decir cómo será el tiempo en los Juegos Olímpicos ahora. Por otro lado, predijimos en qué forma estarán la próxima semana, estamos empezando a acercarnos bastante”, dice François Beauzyn. “Queremos intentar decirnos a nosotros mismos que nuestros atletas están al 100% de su nivel el lunes, martes? Si están en un 60% el miércoles, ¿qué hacemos?”

Datos fuera de los deportes

Lo único es la identificación del jefe individual de cada deportista, para encontrar su “firma” en el entrenamiento tras un análisis en profundidad de los datos. Se puede recolectar tan pronto como se despierte. Tres veces por semana, los atletas deben responder una prueba rápida. Por ejemplo, informan sobre su estado de estrés y la calidad del sueño. La frecuencia cardíaca también se mide con regularidad.

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Porque si los resultados en los patines siguen siendo información clave, la condición del patinador depende no solo de las horas pasadas en el hielo.

“Recopilamos una cierta cantidad de datos de orígenes muy diferentes para obtener la imagen más amplia del atleta y su respuesta al entrenamiento. Esto es lo que hicimos al principio y todavía lo estamos haciendo”, explica François Buzyn.

Señala que estos datos se han utilizado durante casi 10 años y los expertos los han compartido oralmente. Este análisis estadístico nos permite avanzar.

“A menudo, funciona bien con todas estas personas que tienen experiencia y que trabajan en el campo. Tenemos una visión a muy corto plazo de lo que está sucediendo en este momento”, dice François Beausin. La ventaja de recurrir a las estadísticas avanzadas es que podemos hacer que estos datos hablen con el tiempo. Podemos cruzarlos. Podemos intentar darles un significado más objetivo para ayudar a tomar decisiones más adelante “.

Humanos, no robots

François Buzyn enfatiza la profesionalidad de los atletas y entrenadores en este proceso. El proceso puede llevar tiempo y está sujeto a prueba y error, pero al final, el objetivo de todos es ganar medallas de oro.

“La inteligencia artificial o la ciencia de datos se ve bien al final, pero el 90% (del trabajo) recopila y limpia datos. Es un trabajo duro, pero necesario para el análisis de calidad posterior”, dice, y enfatiza que han contribuido importantes recursos humanos y financieros. a esta investigación en los años.

Una relación de confianza entre el equipo y los científicos es clave para el éxito de una investigación tan innovadora. Sin embargo, Beusin señala que los datos no pueden responder a todas las preguntas.

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“Los datos son solo un proceso que nos permite articular un poco mejor nuestras discusiones para tomar la decisión correcta. Pero la decisión, no van a ser los datos los que tomarán nuestro lugar en el presente”, afirma. y agregó que no estaría feliz por eso si ese día llegara.

ir más lejos

La ciencia de datos y las estadísticas avanzadas pueden servir a un equipo deportivo de muchas maneras. En INS Québec, en colaboración con el Instituto de Valoración de Datos (IVADO), seguimos viendo muchas posibilidades. Guy Thibault, Director de Ciencias del Deporte, destaca que esta investigación podría dar lugar a proyectos de diferente naturaleza en otros deportes.

“Lo que más me enorgullece es que los algoritmos utilizados son diferentes de los que se utilizan en otras partes del mundo. Hemos sido innovadores en esto”, enfatiza el Sr. Thibault.

Un proyecto como el realizado con el equipo de patinaje de velocidad en pista corta podría ahorrar mucho tiempo en el futuro en el análisis de los datos.

“Queremos encontrar la chispa en los entrenadores y poder avanzar en la ciencia de datos y mostrar lo que podemos hacer”, dijo la científica deportiva Simone Deguerre, quien liderará los pasos para lanzar una nueva investigación. “En última instancia, queremos tener una ventaja sobre otros países. Puede que tengamos un enfoque más estricto, pero a la larga nos permitirá obtener resultados interesantes”.

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