Gata, am găsit ceva mișto de făcut, doar că nu prea mă pricep (încă) îndeajuns de bine la AI.
Obișnuiesc să alerg de 5-6 ori pe săptămână și pot folosi AI la evaluarea programului de antrenament și să fac predicții legate de performanță.
La partea de alergare am găsit cum să cuantific nivelul de fitness.
Obișnuiesc să alerg cu un ceas care măsoară ritmul cardiac (aka heart rate monitor sau HRM).
Știind distanța și durata de timp alergată pot afla câte bătăi pe kilometru am.
Unitatea asta de măsură am inventat-o eu: bpkm
Înseamnă “beats per kilometer” sau “bătăi per kilometru”.
De exemplu ieri am avut 950 bpkm. Un atlet de performanță are probabil cam 700 bpkm.
Când sunt obosit, răcit sau este vreme rea, probabil că ajung pe la 1100 bpkm.
Mai sunt destule de spus legat de programul de antrenament, dar e de ajuns pentru azi.
La partea de tehnologie am ales NodeJS ca server și Brain.js pentru AI.
Momentan rulez diverse seturi de date pentru a identifica algoritmul ideal pentru a face predicții.
Un set de date arată cam așa:
distance: 12.5
heartRate: 150
time: 80
trainingType: 1
Unde:
distance = km
heartRate = media de bătăi pe minut
time = minute
trainingType = tip de antrenament (aerobic, intervale, fartlek, etc)
Din primele 3 variabile se determină bpkm, o valoare care poate fi considerată output al datelor anterioare. <- asta îmi este încă neclar mie.
Ce nu știu încă:
- formatul ideal al setului pentru training. As fi vrut să adaug și o valoare pentru impactul vremii
- cum să interpretez rezultatele. De exemplu în unele zile bpkm va fi mare pentru că tipul antrenamentului determină un ritm cardiac foarte crescut. Alergarea în pantă, de exemplu. Astfel de antrenament are rezultate bune, însă nu știu dacă algoritmul își va da seama de asta.
Alte informații tehnice:
- o aplicație Android va fi interfața pentru introdus antrenamentele efectuate
- o aplicație web, cu Angular la bază, va fi pentru simulări