人工知能によって生成されたマラソントレーニングプログラム:スポーツパフォーマンスのためのエクササイズレシピの信頼できるツール?

科学分野:

• スポーツ科学 スポーツ科学
• フィットネスにおける人工知能

背景:

• マラソン走行は,世界中で人気が高まっています.
• トレーニングには,ペース,ボリューム,周期化の構造的な計画が必要です.
• 証拠に基づいたマラソントレーニングの処方におけるAIの役割は,まだ明確ではありません.

研究 の 目的:

• 主要なAIモデルが,エビデンスに基づくマラソントレーニングプランを作成する能力を評価する.
• 確立された耐久力トレーニングの原則とAIによって生成された計画を比較する.

主な方法:

• 記述的な研究では,8つの主要なAIモデルの出力を分析した.
• AIモデルは,初心者,中級者,および高度なランナー向けの6ヶ月のマラソントレーニングプランを作成するよう促されました.
• アウトプットは,ピアレビューされたマラソントレーニングの文献と比較して質的に評価されました.

主要な成果:

• ほとんどのAIモデルは,マイレージの進行,収縮,低強度フォーカスなどの重要なトレーニング要素を特定しました.
• AIモデルの間では,正確性と完全性の大きな違いが観察されました.
• 一部のAI計画には詳細が欠け,アスリートのレベルを区別できず,特に高度なランナーには一貫していないペースデータを提供しました.

結論:

• AIは,現在の原則と一致した,アクセシブルで構造的なトレーニングコンテンツを生成する大きな可能性を秘めています.
• パーソナライゼーションの制限と専門的な監督の必要性については,さらなる検証が必要である.
• 将来の研究は,現実世界の結果と,AIトレーニングプログラムに個人的な生理学的データを統合することに焦点を当てるべきです.