"AI" verktøy for trening ++

[msteiro]

Finnes det noen bra AI verktøy for trening og generell livsstil. Garmin feks gir meg tall på restitusjon, men kun at det går som planlagt eller ikke, samme med treningseffekt, den står nå som lav pga for mye trening ELLER lite hvile. Den vet jo egentlig hvilke av de to som er utenfor norm.

 

Finnes det noe verktøy eller lignende hos feks Zwift konkurrentene som faktisk tilpasser treningsmengde og program til formen din og gir føringer fortløpende basert på målinger fra pulsklokke?

Edited April 27 by msteiro

[krrm]

https://www.trainerroad.com påstår at de bruker AI til å justere treningsplanen. Jeg ble ikke imponert i løpet av vinteren. Slet litt med en type intervall økt, og i stedet for å redusere intensiteten på neste tilsvarende økt uken etter, økte de heller intensiteten. Det var tydelige signaler på at økta var for hard.

AI deteksjon av FTP derimot syntes jeg virket bra.

Alt i alt blir det neppe trainerroad neste vinter.

Livsstilen mellom øktene la ikke trainerroad seg borti, og det syntes jeg var like greit 🙂 

    

[msteiro]

Håper er jo egentlig at Garmin burde komme mer på banen, siden de har all info, men feks det at jeg kan se på klokken at restitusjonen er ok, men ikke få noe mer info i appen er irriterende. Feks at man scorer ok på aktivitet, men søvnen suger (to små barn) så derfor trenger man mer hvile mellom harde økter, kunne jo Garmin ganske lett kommet frem til.  

[Øyvin]

De kunne vel sammenlignet med en form for normal, kanskje, og jeg har (også) ønsket meg mer statistikk fra de som har store datamengder. Men rammebetingelsene for folk i jobb og med famile varierer jo ganske så heftig, så til syvende og sist om du trener for mye eller restituerer for lite, blir jo litt som å forlange svar på om bilen er gått tom fordi du har kjørt for langt, eller ladet for lite.

Edited April 29 by Øyvin

[eriksvatn]

On 4/27/2024 at 7:31 AM, msteiro said:

Finnes det noen bra AI verktøy for trening og generell livsstil. Garmin feks gir meg tall på restitusjon, men kun at det går som planlagt eller ikke, samme med treningseffekt, den står nå som lav pga for mye trening ELLER lite hvile. Den vet jo egentlig hvilke av de to som er utenfor norm.

 

Finnes det noe verktøy eller lignende hos feks Zwift konkurrentene som faktisk tilpasser treningsmengde og program til formen din og gir føringer fortløpende basert på målinger fra pulsklokke?

https://www.garmin.com/en-US/garmin-technology/running-science/physiological-measurements/daily-suggested-workouts-feature/

[Andreas]

Jeg er ikke så veldig kunnskapsrik innen vitenskapelig utenholdenhetstrening, men ser at innenfor styrketrening så er det egentlig relativt enkel matte som brukes for å regne på "god" fremgang. RPstrength som jeg sikler litt på, bruker vel algoritmer som baserer seg på fremgang, pauser (mesocycles/periodisering), form/dagsform etc. Egentlig ikke superavansert. De fleste bare gidder ikke sette seg ned i Excel e.l. å sette opp et skjema og oppdatere det ukentlig. Ser flere av treningsappene begynner å få noe lignende, men det som visstnok gjør RPstrength så populært er at alt skjer i appen, og brukerne trenger tenke minst mulig. Hovedsakelig bare gjennomføre, og gi appen(teknisk sett nettsiden) en tilbakemelding. Algoritmer og ML er ikke AI.

Vil ikke bli overrasket om det kommer noe slikt til utholdenhetstrening, men det eksisterer vel delvis allerede (Trainingpeaks har vel noe slikt). Dog, styrke er litt enklere siden det er litt mer "rå" og målbart. Enten klarer man å gjennomføre planen (med god teknikk), eller ikke. Utholdenhetstrening gir flere muligheter for å jukse.

En bør heller ikke stikke under en stol at slikt er veldig ofte for intermediate(kanskje 3-6år) og advanced users (kanskje 7år+). Beginners (0-2 år seriøs trening) får ofte god treningseffekt av å ikke kjøre seg selv ned i grunnen med overtrening og følge grunnleggende program for det de ønsker å bli bedre i.

intervals icu har mye datamuligheter, for de som liker slikt. Det er vel enda gratis.

(Jeg kjenner de som har fet sykkel, wattmåler og alt utstyr er tipp topp. Det virker ikke som de bruker teknologien til annet enn å "se på tallene" og bare trene mye. Enkelte vet ikke sin makspuls engang. Fra sidelinjen virker det som det blir mye lapskaus eller veldig mye langturer, fordi det er det de liker. Hvis man spør, får en alltid forklaringen om at de har en hektisk jobb, og det er best å bare sykle masse. Vill synsing; Hadde de sett hvor mange timer de har til rådighet i uka, lagt opp en plan de kan holde, så vil jeg tro de hadde fått langt bedre utbytte av treningen. Ingen behov for AI.)

[msteiro]

Andreas skrev (19 minutter siden):

Vill synsing; Hadde de sett hvor mange timer de har til rådighet i uka, lagt opp en plan de kan holde, så vil jeg tro de hadde fått langt bedre utbytte av treningen.

Er helt enig, trenger ikke noe superavansert, men noe som kan hjelpe å skru på flere knapper enn bare et treningsprogram. Husker ikke hvem som sa det, men de snakket om problemet med "Birken-økter", dvs folk som kontinuerlig kjørte 1-2 times økter helt på maks uten særlig variasjon.

 

eriksvatn skrev (39 minutter siden):

msteiro skrev (På 27.4.2024 den 7.31):

https://www.garmin.com/en-US/garmin-technology/running-science/physiological-measurements/daily-suggested-workouts-feature/

Klar over den, men den sier ikke noe om hvorfor eller hva som ligger under. Tar heller ikke hensyn til mål eller program. Hjelper lite hvis jeg skal løpe bakkedrag og eneste man får vite er at den anbefaler 6 km rolig jogg uten noe mer info.

[Andreas]

msteiro skrev (6 minutter siden):

Er helt enig, trenger ikke noe superavansert, men noe som kan hjelpe å skru på flere knapper enn bare et treningsprogram. Husker ikke hvem som sa det, men de snakket om problemet med "Birken-økter", dvs folk som kontinuerlig kjørte 1-2 times økter helt på maks uten særlig variasjon.

Jeg tror AI vil slite med å finne hva som er best for en person, utifra de fysiske forutsetninger de har. Måten AI innhenter informasjon på er jo ikke helt optimalt for slikt.

Intervals icu har jo endel spennende ting relatert til trening:

Krever at man setter seg inn i hva ting betyr og sjekker det ukentlig.

[msteiro]

Dette datasettet er jo perfekt for en AI-modell å lese av, og evt matche ytelse med søvn og hvile. Er jo nettopp vanskelige sammenhenger som er bra brukercase.

[Andreas]

VIl anta at mange av indikatorene en får i intervals icu er resultat av algoritmer, kanskje ML(Machine Learning).  Det er ganske basic. Jeg vet ikke helt hva AI skulle tilføre i noe slikt, som ikke en(utvikler) kan kode inn.

[msteiro]

Det er jo litt av poenget, du trenger ikke nødvendigvis kode inn hver enkelt algoritme og justere de, mye mer kapasitet for å lære og finne sammenhenger, feks sære tilfeller som visse typer intervaller sent på kvelden gir urolig søvn.

 

Men nei, på et basic nivå kan man fint kode det inn, det er bare det at ingen virker å ha gjort det i særlig stor grad fra et helhetsperspektiv. 

[kjerts]

Hva er deres erfaring med sånne formkurver? Personlig går treningsmengden opp i perioder hvor formen går opp, men synes kanskje "mye sykling" vektlegges litt for mye i en slik graf. Det er jo intervallene med lavere load enn langtur jeg føler løfter formen mest. 

[torhovland]

Akkurat AI som fungerer bra for trening finst vel eigentleg ikkje enno, men det er kanskje ikkje langt unna.

Xert har eit opplegg som i teorien er veldig bra, eit adaptivt treningsprogram som kvar dag gir deg forslag til økt med "optimal" belastning og intensitet. Men i praksis er det mange problem med det. For eksempel manglar dei nettopp informasjon om stress i dagleglivet, så du må manuelt justere ein slider for kor klar du føler deg for trening. Og så skiller dei ikkje bra nok mellom treningsmengde og intensitet. Så dei trur at eg er ein helsikes god syklist berre fordi eg syklar mykje, og gir meg intervalløkter som eg ikkje har sjans i havet til å gjennomføre. Og så har dei generelt litt for mykje tru på at kompleksitetane rundt trening lar seg simulere med ein enkelt matematisk modell, så dei ender opp med å gje veldig spesifikke tal på noko som det eigentleg er knytta stor usikkerheit til.

Intervals.icu si formkurve er eigentleg den eg likar best. Den er enkel og grei, men den viser om eg trener nok til å ha framgang (grøn sone) eller ikkje. Her kan eg for eksempel sjå at eg gjorde lite i oktober, trente bra i november, litt for lite i starten av desember, og så bra igjen fram til eg vart sjuk i midten av januar.

 

1 hour ago, kjerts said:

Hva er deres erfaring med sånne formkurver? Personlig går treningsmengden opp i perioder hvor formen går opp, men synes kanskje "mye sykling" vektlegges litt for mye i en slik graf. Det er jo intervallene med lavere load enn langtur jeg føler løfter formen mest. 

Kjem an på kva type form du meiner 🙂

For min del, med tanke på langturform, har eg konkludert med at treningsbelastning (fitness i grafen over) er mykje meir relevant enn FTP. Men eg er einig med deg i at treningsbelastning i seg sjølv ikkje viser om du er der du skal vere med tanke på VO2 og terskel.

Her er Xert litt interessant igjen, sidan dei deler opp treningsbelastning i tre intensitetssoner:

Edited April 29 by torhovland

[Øyvin]

Det ser ut som noe CTL-aktig, altså et mål på (primært aerob) treningsbelastning relativt til deg selv? Du får i tilfelle høyest verdi ved å sykle lengst mulig økter på jamn belastning, så hardt du kan, så ofte du kan. Så lenge du husker å justere FTP ned etter hvert som du blir stadig mer kronisk nedslitt, holder verdien seg høy... 

Mer seriøst, CTL(-aktig) verdi/kurve er bare en måling det også, som kan være nyttig sammen med andre målinger, for å evaluere treningen. 

 

[torhovland]

Ja, det stemmer. Poenget mitt er at CTL er ein mykje betre indikasjon enn FTP på om eg vil få ei god oppleving på langtur eller ikkje.

Men til rittform (eller Strava segmentform) treng du å ha kontroll på FTP og VO2 også.

[Øyvin]

Jeg mente å svare til kjerts, jeg burde sitert for det var ikke mulig å gjette.

Enig i det du skriver, uten at jeg har prøvd Xert. Alle forsøk på å skulle levere ett tall som konkurranseform (for en gitt konkurranse), er greit å være skeptisk til. 

CTL/Fitness var mindre relevant da jeg trente mye og systematisk, det var treningsplanen som styrte. Det var litt mer relevant med ATL, som ser ut som er det samme som "form" i grafen, den burde som regel være innenfor et område hvis jeg skulle ha god dagsform i ritt. (Var det svakt negativ verdi og stigende kurve, mon tro? Begynner å bli lenge siden.) Men der også fulgte jeg et treningsopplegg som ga den effekten på kurvene i hine hårde, ikke kurvene i seg selv.

Nå som jeg skal trene meg opp igjen fra null mens jeg går ned i vekt, har jeg brukt CTL for å passe på å holde en noenlunde jamn kok de gangene sofaen kaller, og brukt ATL og ramp rate for å holde igjen før jeg går i veggen når jeg er våryr. Det er nyttig. Så får innholdet i treningen raffineres etter hvert.

[torhovland]

Ja, CTL/fitness viser kor mykje treningsbelastning du har i banken, som er ein indikasjon på uthaldenheit. CTL minus ATL/fatigue blir TSB/form, og den viser om du trener for lite, for mykje, eller akkurat passe (grøn sone i intervals.icu), og den viser også om du er restituert til eit ritt (blå sone, sånn cirka).

[eriksvatn]

6 hours ago, msteiro said:

Klar over den, men den sier ikke noe om hvorfor eller hva som ligger under. Tar heller ikke hensyn til mål eller program.

Høres ut som AI spør du meg 😄

[msteiro]

Høres ut som det folk tror er AI etter at mesteparten av løsninger sier de har AI, som egentlig bare er en helt vanlig algoritme. 

[runermm]

En god AI-modell for trening vil kreve store datasett med god kvalitet. Det er neppe noe som finnes offentlig tilgjengelig sånn uten videre. Hvis dataene foreligger skulle det være mulig å lage modeller som er veldig gode.

I løpet av 2-5 år vil det sannsynligvis være gode modeller innen mange idretter, både tekniske (videobaserte) og utholdenhet (databasert).

Samtidig tror jeg at all aktivitet som er i hovedsak kroppslig vil øke i verdi og anerkjennelse ettersom andre områder i økende grad vil bli digitalisert, «avmystifisert» og dermed lider av meningstap. F1 nærmer seg det allerede, sjåføren betyr mindre og mindre og til slutt imploderer hele sporten. 

[msteiro]

runermm skrev (1 minutt siden):

En god AI-modell for trening vil kreve store datasett med god kvalitet. Det er neppe noe som finnes offentlig tilgjengelig sånn uten videre. Hvis dataene foreligger skulle det være mulig å lage modeller som er veldig gode.

Garmin,Polar og Apple etc sitter nok på en god del allerede, trenger ikke å gå helt amok i detaljer for å komme seg opp på nivå milevis bedre enn i dag. Finnes nok av løsninger for anonymifisere og streame data uten at man trenger lagre noe personlig noe sted.

Bare noe så enkelt som at Zwift skjønte at jeg har sovet lite forrige uke pga barna, og da justerte intensiteten på økten eller justerte den ville hatt god effekt for mange. Eller motsatte, hvis man feks har trent mye før og har hatt en pause, tåler man mer progresjon enn en som trener for første gang i sitt liv. Bruk av grafen over eller Garmin sin sone for produktiv trening er nok til å bare skru ned eller opp et hakk på intensiteten, og de som er interessert skjønner dette, men det gjelder nok en veldig liten andel av den totale mengden mosjonister.

[Busch]

HumanGo bruker kun Ai teknologi, har bare lastet den ned, men ikke testet den enda. 

[knuthaug]

Trainerroad har ai-systemer (maskinlæringsmodeller) som detekterer ftp uten test, som justerer treningsplanen etter hva du gjør eller ikke gjør og sier fra når du bør ta pause etc.