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