ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ПЛАНОВ ФИЗИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ У СПОРТСМЕНОВ-ЛЮБИТЕЛЕЙ

Аннотация. В статье рассматриваются механизмы внедрения технологий искусственного интеллекта (далее – ИИ) в процесс планирования тренировочных нагрузок для лиц, занимающихся спортом на любительском уровне. Анализируются преимущества алгоритмов машинного обучения в контексте гиперперсонализации тренировок, предотвращения травматизма и управления восстановлением. Особое внимание уделяется интеграции данных с носимых устройств и биометрических показателей для создания адаптивных программ подготовки.

Abstract. The article discusses the mechanisms of introducing artificial intelligence (AI) technologies into the process of planning training loads for individuals engaged in sports at an amateur level. The advantages of machine learning algorithms in the context of hyper-personalization of training, prevention of injuries and management of recovery are analyzed. Special attention is paid to the integration of data from wearable devices and biometric indicators to create adaptive training programs.

Ключевые слова: искусственные интеллект, машинное обучение, спортивная подготовка, любительский спорт, персонализация, носимые устройства, биометрия.

Keywords: Keywords: artificial intelligence, machine learning, sports training, amateur sports, personalization, wearable devices, and biometrics.

В последнее десятилетие наблюдается значительный рост интереса к массовому спорту и фитнесу. Однако, в отличие от профессионалов, спортсмены-любители часто не имеют доступа к квалифицированным тренерам и медицинскому сопровождению. Это приводит к нерациональному планированию нагрузок, повышению риска травматизма и отсутствию прогресса. Искусственный интеллект (ИИ) выступает в роли «цифрового тренера», способного анализировать массивы данных и предлагать решения, ранее доступные только элитным атлетам.

Современная спортивная наука находится на этапе качественного перехода, обусловленного глубокой интеграцией технологий искусственного интеллекта в тренировочный процесс, что особенно актуально для сегмента любительского спорта. В отличие от профессиональных атлетов, спортсмены-любители часто сталкиваются с дефицитом квалифицированного тренерского контроля и необходимостью совмещать интенсивные физические нагрузки с профессиональной деятельностью и повседневным стрессом [3, С. 55]. Это создает объективную потребность в создании интеллектуальных систем, способных осуществлять гиперперсонализацию планов подготовки в режиме реального времени. Фундаментом таких систем выступает сбор и анализ массивов данных, поступающих с носимых устройств, которые фиксируют широкий спектр биометрических показателей, включая частоту сердечного ритма, вариабельность сердечного ритма, сатурацию кислорода и параметры качества сна. Использование алгоритмов машинного обучения позволяет не просто накапливать эту информацию, но и выявлять сложные нелинейные зависимости между объемом выполненной работы и скоростью восстановления организма.

В качестве примера можно рассмотреть алгоритм, интегрированный в системы типа Whoop или Garmin Training Readiness. ИИ анализирует вариабельность сердечного ритма (ВСР) спортсмена-любителя в течение ночи.  Если у пользователя зафиксировано снижение ВСР на 15% ниже его базовой линии и сокращение фазы глубокого сна, нейросетевая модель (например, на базе рекуррентных нейронных сетей LSTM) классифицирует это как состояние «недовосстановления» [2, С. 72-73]. ИИ автоматически пересчитывает план на день: вместо запланированной высокоинтенсивной интервальной тренировки (HIIT) с пороговым ЧСС, система предлагает восстановительную тренировку в 1-2 зонах интенсивности. Это позволяет избежать кумулятивного эффекта усталости, который у любителей часто приводит к срыву адаптации.

Внедрение библиотек типа MediaPipe (от Google) или OpenPose в мобильные приложения для фитнеса (например, Zing Coach или Zenia). Спортсмен-любитель выполняет приседания со штангой перед камерой смартфона. ИИ в реальном времени строит «скелетную модель» атлета, отслеживая углы в коленных, тазобедренных и голеностопных суставах. Алгоритм обнаруживает динамический вальгус (заваливание коленей внутрь) при достижении угла 90 градусов [1, С. 28]. Система мгновенно выдает голосовое предупреждение и после завершения подхода корректирует индивидуальный план, добавляя в него упражнения на укрепление средней ягодичной мышцы и мобильность голеностопа, чтобы устранить первопричину ошибки.

Системы типа Lumen или связки ИИ с датчиками непрерывного мониторинга глюкозы (CGM). ИИ сопоставляет данные об уровне сахара в крови после приема пищи и интенсивности последующей тренировки.  Алгоритм выявляет, что при текущем уровне гликогена запланированная тренировка на выносливость приведет к гипогликемическому состоянию [1, С. 28]. ИИ выдает рекомендацию по точному количеству углеводов за 40 минут до старта, оптимизируя энергетический баланс конкретно под метаболический профиль данного пользователя.

Процесс оптимизации индивидуальных планов начинается с построения предиктивных моделей, которые оценивают готовность атлета к нагрузке на основе анализа состояния вегетативной нервной системы. Если традиционные тренировочные программы строятся на статических циклах, то системы на базе искусственного интеллекта реализуют концепцию адаптивного планирования. В случае выявления признаков накопленной усталости или недостаточного восстановления, алгоритм автоматически корректирует предстоящую сессию, снижая интенсивность или изменяя тип активности, что критически важно для предотвращения синдрома перетренированности и минимизации рисков травматизма. Особое значение в этом контексте приобретает использование технологий компьютерного зрения, которые позволяют анализировать биомеханику движений через камеру смартфона, предоставляя любителю обратную связь по технике выполнения упражнений, сопоставимую с рекомендациями очного тренера.

Кроме того, искусственный интеллект эффективно решает задачу управления тренировочным стрессом через мониторинг соотношения острой и хронической нагрузки. Применение нейронных сетей для анализа долгосрочных трендов физической формы позволяет прогнозировать пики производительности и предотвращать травмы, связанные с чрезмерным усилием. При этом интеллектуальные системы учитывают не только спортивные показатели, но и внешние факторы, такие как климатические условия или психологический фон пользователя, что делает план подготовки по-настоящему индивидуальным.

Несмотря на существующие вызовы, связанные с необходимостью обеспечения конфиденциальности медицинских данных и точностью бытовых сенсоров, развитие данного направления открывает беспрецедентные возможности для повышения качества жизни и спортивных результатов массового населения. В перспективе искусственный интеллект станет неотъемлемым компонентом превентивной медицины и физической культуры, трансформируя подход к здоровью от реактивного к проактивному и научно обоснованному.