ИИ теперь знает, что ты халтуришь на тренировках!
И определяет — сколько повторений в подходе ты не дорабатываешь
Недавно вышло исследование, где учёные сделали простую, но важную вещь:
они научились в реальном времени определять, насколько ты близок к мышечному отказу, используя только датчик движения на запястье
Не учитывая пульс, без ЭМГ и без камер
Только с помощью датчиков движения
В чём суть?
Как вы уже знаете, качественные рабочие подходы определяет то — «сколько еще повторов ты можешь сделать в нормальной технике»
Это и есть RIR — reps in reserve
1–2 повтора в запасе, то есть оптимальная зона для роста мышц
Но есть проблема: люди врут сами себе. Особенно без тренера. В одном из эфиров я рассказывал уже про исследование, где атлеты не смогли определить свой реальный рабочий вес
Ученые вывели систему, которая:
— отслеживает движение руки и колебания запястья;
— понимает каждый повтор;
— и по итогу определяет момент, когда ты подходишь к отказу
Если упрощать, то она понимает:
— что движения становятся медленнее;
— траектория меняется;
— фазы повторов затягиваются;
И все это чётко видно в данных акселерометра и гироскопа
Алгоритм ловит этот момент и говорит:
«Стоп, ты в зоне RIR ≤ 2»
Почему это может быть полезно?
Потому что я часто находясь в зале замечаю, что тренировки выглядят так:
— либо человек не добирает нужный стимул, «не снимая сливки» (и боится отказа)
— либо наоборот, каждый подход убивается в МЯСО 🥩 А значит переутомляется, что ведет к регрессу, снижению иммунитета и травмам
Такая система позволяет получать объективную обратную связь, не полагаясь только на ощущения
Возможное применение исходя из статьи, которую я приложил такое:
⌚️ Apple Watch ⌚️
✅ Почти идеально подходит
— В Apple Watch уже есть точные IMU-сенсоры (акселерометр + гироскоп),
— Часы умеют работать в реальном времени,
— Вычисления можно производить на iPhone, а часы использовать как сенсор + давать обратную связь в виде вибрации
В исследовании модель уже:
— Тестировали на iPhone,
— Определили, что задержка всего ~23 мс,
— И сигнал давала прямо во время подхода
Так что в целом, Apple уже технически полностью готов к такому функционалу
И тут уже стоит вопрос не «можно ли», а когда это добавят в апстор
🤷🏻♂️ Whoop 🤷🏻♂️
⚠️ Тут уже гораздо сложнее
ТЕХНИЧЕСКИ — да, возможно:
— IMU в Whoop есть
— Вибрация есть
— Edge-вычисления в теории можно делать на самом браслете или через связку с телефоном
— Сигнал «ты близко к отказу» в виде вибрации
Но Whoop:
— Не предоставляет полноценно в реальном времени данные движения наружу. Да собирает, но не отдаются пользователю в реальном времени
— сильно ограничивает кастомную логику
И к тому же философия продукта иная, ведь Whoop построен вокруг:
— strain;
— recovery;
— sleep;
— readiness
Он оценивает последствия, но не заточен под то, чтобы показывать, что происходит с тобой сейчас
Чтобы внедрить RIR-фидбек, Whoop пришлось бы:
— сменить позиционирование;
— и вмешиваться в тренировочный процесс
А это не их ДНК
Ну и в довесок у них свои особенности в частоте и точности сигнала
В исследовании:
— инференс ~1.6 Гц
— задержка десятки миллисекунд
А Whoop исторически жертвует частотой ради автономности
Так что пока он про восстановление, а не про управление нагрузкой в подходе
Теперь самое важное — где границы и какие возникают проблемы?
⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️
Продолжение в комментариях
