測量耐力也有演算法了！僅需鍛鍊20分鐘，就能知曉自己能跑多久

衡宇 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

想知道自己跑步的極限在哪裡嗎？

現在，僅需提供

鍛鍊20分鐘

產生的資料，你就知道你跑多久會累趴下了。

背後的演算法來自冰島一家初創公司Driftline，基於20年研究那種。

而且相比傳統測試來說，Driftline的演算法測試

更準確，也更便宜

。

有意思的是，這家公司的CFO本人就是個耐力專家，獲得過53次冰島全國跑步冠軍。

△Driftline CFO獲過53次冰島全國跑步冠軍

過去幾年，他一直利用耐力演算法，為冰島國家隊的跑步運動員制定個性化訓練計劃。

最近公司把這個演算法裝置在了一個叫Indurance的程式中，

蘋果、安卓系統皆可用

。

有需要的小夥伴們在用上它之前，一起先來了解一下。

這個演算法怎麼工作？

測量耐力的方法之前不是沒有，大部分運動科學實驗室都有專業裝置。

但是，運動科學實驗室的專業裝置通常只測量氣體交換

（氧氣攝入量和二氧化碳輸出量）

和心率，然後間接計算出部分引數，比如氣體交換閾值和底物利用率

（脂肪和碳水化合物）

。

如果要測量乳酸閾值，一般是透過抽血取樣來完成。

但是這些方法

要求高、成本高

，而

準確率偏低

。

但如果使用Driftline的演算法進行測試，只需要使用一個叫Indurance的App，配合健身追蹤器和智慧手錶配合使用就行。

Indurance很快會推出

iOS

和

Android

系統版本。

屆時，提供20分鐘的運動資料，就可以對耐力水平進行1-100的

評分

，同時顯示使用者在實施鍛鍊時

消耗了多少耐力

。

在使用時，可以使用

一鍵匯入

過去資料功能。

系統根據這些資料進行健康評估，然後為使用者推薦和最佳化個性化的訓練計劃。

簡而言之，Driftline將正在申請專利的資料演算法與獨家分析功能相結合，科學化地將耐力轉化為數字。

那麼，Driftline公司的演算法是怎麼工作的呢？

首先，Driftline開發了一個

運動強度量表

，量表含有5個均勻分佈的運動閾值。

在這個量表中對運動閾值做了清晰的定義，即“不同運動強度的領域之間的界限”。

而演算法的工作原理，是

根據心率資料檢測運動閾值，並根據閾值對齊計算耐力

。

具體而言，一個人的耐力如果有100%，那麼他的對齊運動閾值

（離得很近的運動閾值）

，會反映出慢速有氧肌纖維的最大比例。

與耐力低的人相比，100%耐力的每英里跑步消耗的碳水化合物更少，消耗的脂肪更多。也就是說，他們的燃料效率很高。

這個演算法適用於分析任何型別的運動，包括散步、跑步、騎腳踏車或游泳等。

2019年以來，雷克雅未克大學

（Reykjavik University）

進行了獨立實驗。結果表明，Driftline公司的測試

可以準確測量

氣體交換閾值、乳酸閾值、燃料底物比、最大心率和最大跑步速度等引數。

該公司還表示，根據分析，下到百米賽跑，上到馬拉松，演算法可以準確預測各種跑步的比賽成績。

此外，基於心率分析，演算法還能測試心肺健康、肌肉衰老程度、代謝健康

等

引數。

除了測試運動時的各類資料，Driftline的演算法

還適用於臨床環境

，拿來分析心臟病、肥胖患者，以及虛弱或老年患者。

設計之初，演算法就遵循大規模臨床研究的研究工具標準，未來

有可能取代傳統

的運動心血管測試。

Driftline是誰？

為什麼要量化人類的耐力？

眾所周知，耐力反映了

給定強度下鍛鍊的最長持續時間

。但是瞭解耐力，不僅僅是為了讓你瞭解自身運動極限所在。

另一個理由，是因為耐力必須和最大速度

（另一個關於健康跑步的決定因素）

結合考慮，提到最大速度，有利於最佳化運動適應性。

透過訓練並提高耐力和最大速度，跑步者既能提高運動和休息時的脂肪燃燒能力，從長遠來看快，還能延長壽命。

也就是說，提高耐力意味著提高效率，耐力高了，每個人都可以跑得更快、走得更遠。

總體來說，這個演算法首次對運動過程的最大心率和最大速度進行了可靠評估。

Driftline的創始人是一名生物學家，有30年的相關研究經驗。

20年前

，他開始了獨立研究實踐，為冰島的運動員和運動隊提供體能測試。

這種廣泛的資料收集和分析，最終使他制定了包括

有氧耐力潛在直接測量方法

在內的運動生理學的創新理論。

基於此，2017年，他的兒子將創新理論寫進了自己的計算機程式設計課

論文

，推動了理論的成熟，並讓這些創新理論流行開來。

於是，父子倆

在2018年創立

了公司Driftline。

那位曾拿53次冰島全國冠軍的CFO在次年加入了他們。

今年9月，Driftline已經開始對100名跑步者的演算法

進行Beta測試

。

據瞭解，Driftline現已籌集

80萬美元的種子資金

，並計劃在未來籌集更多資金，用來把這個演算法和後續技術推向市場。

如若真的進行推廣並得到市場認可，說不定今後的智慧裝置在測心率、血氧之外，也能提供更豐富耐力值相關智慧服務了。

你看好這個演算法測試嗎？

參考連結：

［1］https：//venturebeat。com/ai/driftline-unveils-algorithm-to-quantify-human-endurance-using-a-heart-rate-signal/

— 完 —

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