Обучение ИИ мыслить как тренер

ИИ повсюду, но в фитнесе одних универсальных моделей недостаточно. Чтобы действительно улучшить опыт занятий спортом, ИИ должен понимать нюансы тел, поведения, окружающей среды и реальные ограничения.

С Matrix Exercise Learning Intelligence — тренировочным решением на базе ИИ, объединяющим интеллектуальные фитнес-технологии с данными о составе тела медицинского уровня, — Matrix поставила перед собой цель доказать, что будущее персонализированного фитнеса — это не автоматизированные тренировки.

Следующая эволюция фитнеса основана на человеческой экспертизе, опыте и интуиции, ответственно воплощённых в проприетарном ИИ и масштабируемых с его помощью.

Как объясняет Стив Барретт, директор по глобальным фитнес-программам в Matrix: «Этот проект не начинался с чертежа. Это развивалось естественным ��бразом. Мы создавали систему машинного обучения с нуля, потому что раньше никогда этого не делали, и купить готовое решение было бы просто недостаточно».

ПРОБЛЕМЫ ИИ В ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ФИТНЕСА

Задача разработки Exercise Learning Intelligence никогда не была исключительно технологической, поскольку сама идея родилась из уникальных потребностей рынка. Фитнес-центры сталкиваются с растущим разрывом между тем, чего хотят посетители, и тем, что может предложить традиционное оборудование.

Участники хотят персонализированные рекомендации без лишних усилий. Операторы хотят предлагать персонализацию тренировок, не завися от персонала и не нанимая его для управления этим. Тренерам нужны инструменты, которые усиливают их экспертизу и оптимизируют рабочий процесс, освобождая им больше времени, чтобы сосредоточиться на выстраивании отношений, а не на создании программ.

Чтобы усложнить ситуацию, существует множество закрытых цифровых экосистем, которые требуют от предприятий отказаться от имеющегося оборудования и цифровых продуктов. Более того, многие фитнес-центры стремились предлагать комплексные оздоровительные программы, включая тренировки, которые соответствовали реальным целям, реальному расписанию и реальному физическому состоянию.

Matrix увидела возможность создать нечто более гибкое. В конце 2024 года Matrix сделал первые шаги к созданию адаптивного коучингового опыта, который работал с уже имеющимся оборудованием и одновременно выводил на новый уровень всю тренировочную зону.

ВЫБОР ТОЧНОГО ПАРТНЁРА

Истинная персонализация тренировок начинается с понимания каждого уникального человеческого тела изнутри и снаружи. Это требование побудило Matrix заключить партнёрство с seca — компанией, обладающей почти двухвековым опытом в области измерительных и весовых решений медицинского класса.

Решение seca для анализа состава тела предоставляет всестороннюю картину каждого человека, основанную на проверенных, медицински валидированных показателях, включая мышечную массу, жировую массу и уровень воды, — отражая реальные показатели здоровья и физической формы.

Однако одного точного медицинского понимания недостаточно, чтобы назначить эффективную тренировку. Данные должны быть переведены в программирование, которое работает в загруженных фитнес-центрах, с общим оборудованием и ограниченным временем.

Вот тут и пригодилась Matrix. Хотя seca обеспечивала непревзойдённую клиническую точность, Matrix добавила свой многолетний опыт в области фитнеса, чтобы дополнить картину. Вместе это партнёрство создало мост между точным измерением и практическими действиями, превращая данные в рекомендации, которым люди могли доверять и сразу применять.

КАК MATRIX СОЗДАЛА ИИ-МОДЕЛЬ, СПЕЦИАЛИЗИРОВАННУЮ ДЛЯ ФИТНЕСА

С самого начала Matrix приняла осознанное решение создать собственную модель ИИ, специально предназначенную для фитнеса. Общие системы ИИ часто опираются на информацию, собранную методом скрапинга или лишённую контекста, выдавая рекомендации, которые выглядят убедительно, но рассыпаются в реальных условиях обучения.
Эта новая модель должна была быть более образованной, более проницательной и более эмпатичной — короче говоря, ей нужно было быть более человечной, чем могла бы быть обычная модель.

Вот почему разработчики Matrix с самого начала обучали наш ИИ по-другому. Matrix построила свою основу на проверенных принципах спортивной науки, структурированной логике программирования и десятилетиях успешного тренерского опыта.

При достаточном количестве мягких корректировок система вскоре поняла не только, что назначать, но и чего избегать. Изучая опыт отраслевых экспертов, Exercise Learning Intelligence вскоре поняла, как следует выстраивать последовательность тренировок, как должна нарастать интенсивность и какую роль восстановление играет в долгосрочном успехе.

Эта важнейшая основополагающая работа обеспечила, что ИИ не просто генерировал тренировки, не принимая во внимание людей, которые будут их выполнять. Благодаря такому подходу с нуля Exercise Learning Intelligence смогла начать масштабно предоставлять качественный коучинг, основанный на реальных условиях.

ПОЧЕМУ ЧЕЛОВЕЧЕСКАЯ ЭКСПЕРТИЗА ПО-ПРЕЖНЕМУ ВАЖНА В AI-ФИТНЕС-ОБУЧЕНИИ

Несмотря на многообещающие первые результаты, перенос предписанных тренировок в тренировочный зал выявил важную истину.

К сожалению, программы, которые на бумаге выглядели идеально, на практике не всегда работали гладко. Сеансы часто затягивались, и мало кто учитывал время, которое пользователю требовалось, чтобы перейти из одной части тренировочного зала в другую. Конфликты при использовании оборудования, что нередко бывает в загруженных фитнес-центрах, тоже не были учтены.

Кроме того, уровни интенсивности часто отражали теорию оптимальной тренировки, что отлично подходило для преданных спортсменов, но было чрезмерным для обычного посетителя фитнес-клуба и его целей.

Вместо того чтобы упростить систему, команда Matrix неустанно работала над её доработкой. Они добавили защитные механизмы, чтобы помочь Exercise Learning Intelligence эффективно функционировать в реальных ситуациях.

Вскоре оно смогло учитывать плотные графики, ограниченное время на тренировки, загруженность тренировочного зала, реалистичное восстановление и многое другое. Возможно, самое важное, разработчики Matrix скорректировали рекомендуемые программы так, чтобы они отражали то, как реальные люди действительно тренируются, а не то, как это делали бы боты в идеальных условиях.

Встроив в модель на фундаментальном уровне жизненный опыт и эмпатическое человеческое понимание, Exercise Learning Intelligence вышла за рамки типовых ИИ-систем. ИИ, лежавший в её основе, стал более доступным, более надёжным и гораздо более эффективным.

ТЕСТИРОВАНИЕ AI-ТРЕНИРОВОК В РЕАЛЬНЫХ УСЛОВИЯХ ТРЕНАЖЁРНОГО ЗАЛА

Разумеется, Matrix не ограничилась простым подтверждением Exercise Learning Intelligence в теории. Следующим шагом для разработчиков стало испытание их нового ИИ в течение нескольких месяцев реальных тренировок в реальных пространствах.

Часто разработчики из Matrix сами выполняли сгенерированные ИИ программы тренировок, выявляя пробелы во времени, проблемы с интенсивностью и операционные затруднения, исходя из того, как у них проходил тренировочный процесс.

Эти часы настоящих, захватывающих дух тренировок привели к ещё одному раунду критически важной доработки. Ручные корректировки были введены для сохранения гибкости, позволяя конечному пользователю добавить завершающий штрих человеческого понимания, чтобы исправить или усовершенствовать предписанную тренировку. Логика прогрессии была доработана с упором на последовательность, а не на идеализированную тренировку, что привело к практичному и эффективному программированию тренировок.

Система даже научилась ставить приверженность физическим упражнениям и уверенность пользователя выше, чем доведение пользователей до их теоретических пределов.

Каждый раунд доработок и улучшений укреплял принципы, с которых начиналась Matrix: персонализированные тренировки работают только тогда, когда они практичны, выполнимы и устойчивы для реальных людей в реальных условиях.

ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫЙ АДАПТИВНЫЙ КОУЧИНГОВЫЙ ОПЫТ (PACE)

В более зрелом виде PACE преобразует 24-секундные сканы состава тела на продуктах seca в адаптивные тренировки на базе ИИ, ориентированные на цели, которые доставляются напрямую через консоли Matrix. Каждая сессия возвращает новые данные о производительности обратно в систему, позволяя программе развиваться вместе с пользователем по мере того, как он обретает уверенность и улучшает свои навыки.

ИИ в рамках PACE настраивается с учётом доступного оборудования в каждом отдельном учреждении и индивидуальных моделей посещаемости, адаптируя и корректируя программу в режиме реального времени. Он поддерживает масштабируемое подключение пользователей всех типов и практически полностью устраняет необходимость ручного программирования.

Тренеры по-прежнему занимают центральное место в этом процессе, а теперь могут сосредоточиться на укреплении отношений, пока ИИ обрабатывает сложность за кулисами. Это также создает более значимые точки взаимодействия между участниками и персоналом — ключевой показатель удовлетворенности участников.

ИНТЕЛЛЕКТ, КОТОРЫЙ РАЗВИВАЕТСЯ

Для Matrix Exercise Learning Intelligence — это основа, а не финишная черта. Его архитектура позволяет в будущем расширяться на носимые устройства, получать расширенные медицинские данные и многое другое по мере развития каждой уникальной экосистемы объекта.

Как отмечает Стив Барретт, «чем больше мы узнаём об отдельных людях, тем более личным это становится. Персонализация — это не функция, это будущее. «И эта система наконец дает нам ответственный способ доставлять это в масштабах».

Exercise Learning Intelligence доказывает, что когда ИИ создаётся экспертами, проверяется на практике и направляется человеческим опытом, он не заменяет коучинг. Это повышает качество занятий для всех.