Використання штучного інтелекту у програмуванні тренувального процесу веслярів-академістів

Анотація

Анотація. У статті розглянуто сучасні тенденції використання штучного інтелекту (ШІ) у спортивному тренуванні, зокрема у веслуванні академічному. Уточнено наукові підходи до застосування алгоритмів машинного навчання (ML) і глибинного навчання (DL) для аналізу техніки веслування, оцінки функціонального стану веслярів-академістів, прогнозування і програмування навантажень і зниження ризику травматизму. Проаналізовано ключові дослідження 2020–2025 рр., які розкривають ефективність нейронних мереж (CNN, LSTM, MLP), графових моделей (Graph Matching Network), а також Data Mining і асоціативного аналізу в оптимізації тренувального процесу. Особливу увагу приділено можливостям побудови індивідуальних тренувальних стратегій на основі біомеханічних, фізіологічних і психологічних даних, зібраних за допомогою сенсорних технологій (IMU, GPS, тензодатчики). Доведено, що використання ШІ підвищує точність моніторингу технічної підготовленості, сприяє своєчасному виявленню технічних і функціональних порушень, дозволяє формувати адаптивні навантаження й індивідуалізувати підготовку. Встановлено, що вітчизняна наука лише починає інтеграцію ШІ у спортивне тренування (веслування академічне), попри успішні світові приклади. Констатуємо про необхідності розвитку прикладних досліджень, спрямованих на створення доступних цифрових рішень для тренерів і спортсменів. У перспективі інтеграція ШІ в систему спортивної підготовки може стати фактором підвищення ефективності тренувального процесу і досягнення результатів високого рівня. Ключові слова: штучний інтелект, машинне навчання, веслування академічне, інформаційні технології, тренувальний процес, біомеханіка, прогнозування, програмування результатів.