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物聯網IoT助你跑完馬拉松

復活節將至,對於許多人來說,四月是春暖花開,屋外的陽光誘惑著人們從冬天裡走出來,跑進春天。對於英國的運動健將而言,四月不僅是愛、溫暖與希望,恐怕還有倫敦馬拉松。

Rich Howarth也正是其中的一員,作為一位馬拉松愛好者和IBM Watson Data Platform工程部的副總裁,他深諳如何利用物聯網技術(IoT,internet of things)訓練自己的體能,為即將到來的馬拉松做準備。

頭痛、傷病、和有所不足的訓練教材

Rich Howarth已經參加過數年的馬拉松賽事,其中包括在上年11月6號進行的,有51,387人參與的紐約馬拉松,而多數參賽者參加的理由都和他一樣,是出於樂趣。

Rich也像其他許多參賽者一樣,閱讀過大量馬拉松訓練的書籍,這些書大部分由天賦型專業選手,根據他們跑步和訓練他人的經驗而寫,通常目標都是要達成某個自己的最短時間記錄。

問題是,這些書並沒有考慮普通參賽者的數據,同時也忽略了一般參賽者最想達成的小目標:一個可行的訓練計劃,能讓他們毫發無損且愉悅地跑完馬拉松。Rich的兩位IBM同事也參與了紐約馬拉松,但不幸的是,以受傷結束。這可不是個例,太多業餘選手都會經歷這個令人心痛的過程。他們在一群報名者中被抽中參賽,花了數個月訓練,跑了千萬里路,最後卻在劇痛中受傷,有些甚至沒能完成馬拉松。看到這些,Rich坐不住了,他非常想知道IoT和數據分析是否能幫上忙。

千里之行,始於收集實時數據

幾乎所有的馬拉松愛好者都會有GPS手錶或者手機,能計量跑上每千米/裡所需要的時間、心率、或者一些更先進的設備,來捕捉例如跑步節奏(每分鐘的步數)和血壓等。一些跑步者的衣服或者鞋子上會有傳感器。去年的紐約馬拉松就選擇在10位運動員的衣服上放上測試的生物計量傳感器(biometric sensors),能實時捕捉心率、跑步節奏、呼吸頻率等等數據。這還只是開始,我們能做的更多!

假如大量運動員的賽時數據都能被收集,同時加上之前3-6個月的訓練數據,以及個人的身高、體重、經驗等級、傷病情況等數據,就能幫助我們了解不同類型的跑步者需要怎樣的訓練計劃,哪樣的跑步距離最適合該運動員。

實例:美國女子自行車隊和Watson IoT

這種將物聯網和實時數據分析與運動員的訓練相結合的想法,可不是天方夜譚。它已經被付諸實踐。去年的奧運會,美國的女子自行車隊Pursuit就採用了Watson IoT、IBM Analytics 和jStart來捕捉每位騎行運動員的個人表現數據。通過數據分析,這些運動員能訓練得更智能,恢復得更好,更有信心做短時間決策。

基於數據裡的觀點,Pursuit隊將訓練成績減少了整整2秒,並贏得了2016年夏奧會的銀牌。

跑步App能帶我們跑去多遠?

到目前為止,還沒有能給個人運動員使用的精密工具,但是,幾款跑步App已經是很好的起步。Runkeeper或者Mapmyrun或者其他應用程式,能收集數據,並顯示每週你所跑的公里數和預測的馬拉松完成時間之間的關聯性。然而,更多能減少受傷情況的細節信息還未能被收集。

例如,馬拉松教練爭論不休,有些認為理想的跑步距離是16英里以內,有些則認為20英里以上更佳。對於多數人來說,20英里意味著超過3個小時的跑步時間,一些專家認為這會致使傷病,應當避免;另一些則說這樣可以讓身體適應馬拉松。兩個觀點目前都還未得到數據的支持。

物聯網和分析類解決方案是大勢所趨

一個應用了認知能力的物聯網及數據分析解決方案,可以收集並整合訓練和比賽數據(確保匿名),然後得到不可思議的視角和觀點,讓馬拉松少一些受傷的選手。這些數據能用於改善馬拉松體驗,為個體參賽者訂製私人訓練方案。甚至也可以建立一個預測型模型,幫助人們了解他們準備得怎麼樣,可以對參賽當天懷有怎樣的期待,無論他們是追隨Pheidippide在雅典的步伐,參加倫敦馬拉松,還是跑在世界任何一個角落。

物聯網也能幫助殘疾運動員

馬拉松對於身體健全的選手也是一項不小的挑戰,對於殘疾人運動員,艱難可想而知。物聯網能幫到什麼嗎?

去年IBM Bluemix與超長距離馬拉松(ultramarathon)盲人運動員Simon Wheatcrof合作,開發了一款能指引他安全跑完整個超長距離馬拉松的應用程式。這款程式叫做eAscot(根據Simon的導盲犬命名),運用了傳感器和衛星導航來規劃最佳路徑,同時在Simon偏離路徑時,將發出一系列嗶嗶聲提示他。

如果能將這款App與具體的地理數據(比如倫敦馬拉松路徑地圖)結合,那麼那些盲人運動員或者弱視運動員就不需要人類輔助員了。

有聲地圖也可以與之結合,用聲音提示運動員下一處飲水點的位置,或者讓他們的親友和支持者與運動員共享他們地理位置,運動員就能知道某個跑過的轉角有著愛他們的人。

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