কে একজন গুরুতর প্রতিযোগীতামূলক রানার এবং কে নয় তা চিনতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে আঘাত এড়ানোর বিষয়ে আমাদের কিছু দরকারী শেখাতে পারে
বিখ্যাতভাবে বিভক্ত Letsrun.com বার্তা বোর্ডের সবচেয়ে দীর্ঘস্থায়ী আবেশগুলির মধ্যে একটি হল আপনি কীভাবে এবং কোথায় গুরুতর প্রতিযোগিতামূলক দৌড়বিদ এবং নিছক বিনোদনমূলক শখের জগদের মধ্যে লাইন আঁকবেন। উত্তরটি সাধারণত "আমার চেয়ে দ্রুততম যে কেউ একজন প্রতিভাবান এবং পরিশ্রমী অ্যাথলেটিক কলোসাস যা বিশ্বকে বেস্টরাইড করে, এবং আমার চেয়ে ধীরস্থির যে কেউ একজন করুণ শখের জগার যাকে চলমান জুতা কেনার অনুমতি দেওয়া উচিত নয়" এর মতো কিছুতে ফুটে ওঠে৷
এই ধরণের সংজ্ঞা কোনওভাবেই বিতর্কের নিষ্পত্তি করতে পারে না, তাই আমি রিপোর্ট করতে আগ্রহী যে বিজ্ঞানীরা একটি মেশিন তৈরি করেছেন যা আপনাকে দৌড়াতে দেখতে পারে এবং অবিলম্বে আপনাকে "প্রতিযোগীতামূলক" বা "বিনোদনমূলক" রানার হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে। এটি যতটা মূর্খ বা অভিজাত মনে হয় তা নয়-আসলে, এটি আপনার চলমান ফর্মের সূক্ষ্ম বিবরণের উপর ভিত্তি করে আঘাতের ঝুঁকি মূল্যায়ন করার জন্য আরও সূক্ষ্ম পদ্ধতিতে সাহায্য করার সম্ভাবনা রয়েছে। গবেষণাটি বিশ্ববিদ্যালয়ের রানিং ইনজুরি ক্লিনিকের পরিচালক রিড ফেরবারের নেতৃত্বে ক্যালগারি বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি সম্মানিত বায়োমেকানিক্স গ্রুপ থেকে এসেছে এবং জার্নালে স্পোর্টস সায়েন্সেস-এ প্রকাশিত হয়েছে।
অধ্যয়নের মূল লক্ষ্য ছিল 41 জন দৌড়বিদদের নীচের দিকে একটি পরিধানযোগ্য অ্যাক্সিলোমিটার লাগানো (তারা শিমার3 নামক একটি অ্যাক্সিলোমিটার ব্যবহার করেছিল) এবং এটি অনুমান করতে পারে যে কোন রানাররা মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে প্রতিযোগিতামূলক বনাম বিনোদনমূলক ছিল কিনা। তারা 5K এবং ম্যারাথনের মধ্যে সাম্প্রতিক রেস পারফরম্যান্স যা ওয়ার্ল্ড মাস্টার্স অ্যাসোসিয়েশন এজ গ্রেডিং পারফরম্যান্স টেবিলের উপর ভিত্তি করে সেই দূরত্বের জন্য বয়স-গ্রেডেড বিশ্ব রেকর্ডের 60 শতাংশ ছাড়িয়েছে এমন যে কেউ প্রতিযোগিতামূলক হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছে, একটি থ্রেশহোল্ড যা USA ট্র্যাক অ্যান্ড ফিল্ড "স্থানীয়" হিসাবে সংজ্ঞায়িত করে ক্লাস।" এই সংজ্ঞা অনুসারে, দৌড়বিদদের মধ্যে 17 জনকে প্রতিযোগিতামূলক বলে মনে করা হয়েছিল, যখন 24 জনকে বিনোদনমূলক বলে মনে করা হয়েছিল।
অ্যাক্সিলোমিটার দ্বারা সংগৃহীত ত্রিমাত্রিক স্ট্রাইড ডেটা প্রতিটি রানার স্ট্রাইডের 24টি স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য তৈরি করেছে। এগুলি ক্যাডেন্স এবং স্ট্রাইড দৈর্ঘ্যের মতো সাধারণ জিনিস ছিল না, যেহেতু এই কারণগুলি আপনি কতটা দ্রুত দৌড়াচ্ছেন তার দ্বারা প্রচণ্ডভাবে প্রভাবিত হয়-যেটি, যে কোনও বিজ্ঞ মাস্টার্স প্রতিযোগী জানেন, আপনি কতটা প্রতিযোগিতামূলক তা সর্বদা একটি ভাল ব্যারোমিটার নয়। পরিবর্তে, ফোকাস ছিল স্ট্রাইড পরিবর্তনশীলতার সাথে সম্পর্কিত আরও সূক্ষ্ম বৈশিষ্ট্যের উপর (যেমন আপনার স্ট্রাইডের দৈর্ঘ্য এক ধাপ থেকে পরের ধাপে কতটা পরিবর্তিত হয়?) এবং নিয়মিততা (উদাহরণস্বরূপ, ক্রমাগত ধাপে তিনটি মাত্রার প্রতিটিতে আপনার শরীরের তাত্ক্ষণিক ত্বরণ কতটা একই রকম।)
দৌড়বিদদের দুটি দলের মধ্যে পার্থক্যগুলি আপনার কল্পনার চেয়ে খালি চোখে কম স্পষ্ট। আপনি যদি প্রচলিত স্ট্রাইড প্যারামিটারে লেগে থাকেন তবে আপনি কিছুই দেখতে পাবেন না: মহিলা প্রতিযোগিতামূলক দৌড়বিদদের, উদাহরণস্বরূপ, গড় ক্যাডেন্স ছিল 168.2; তাদের বিনোদনমূলক সমকক্ষদের প্রায় অভিন্ন গড় ছিল 169.1। এমনকি স্ট্রাইড সামঞ্জস্যের আরও পরিশীলিত পদক্ষেপের সাথে, পার্থক্যগুলি স্পষ্ট নয়। তাই গবেষকরা একটি সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন নামে একটি মেশিন লার্নিং সিস্টেমে সমস্ত ডেটা ফিড করেছেন এবং কম্পিউটারকে নির্ধারণ করতে দিন যে কোন বিষয়গুলি প্রতিযোগিতামূলক এবং বিনোদনমূলক দৌড়বিদদের আলাদা করে। গুরুত্বপূর্ণভাবে, তারা পুরুষ এবং মহিলা দৌড়বিদদের আলাদাভাবে বিশ্লেষণ করেছে, যেহেতু একটি "প্রতিযোগীতামূলক" অগ্রগতির বৈশিষ্ট্য দুটি গ্রুপে আলাদা হতে পারে।
নিশ্চিতভাবেই, স্ট্রাইড সামঞ্জস্যের উপর ডেটা ব্যবহার করে, কম্পিউটার সঠিকভাবে পুরুষ দৌড়বিদদের প্রতিযোগিতামূলক বা বিনোদনমূলক হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে সক্ষম হয়েছিল 82.6 শতাংশ সময়, এবং মহিলা রানারদের 80.4 শতাংশ সময়। যে নির্দিষ্ট কারণগুলি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ তা দুটি গ্রুপে আলাদা ছিল-যা আশ্চর্যজনক নয়, প্রধান লেখক ক্রিশ্চিয়ান ক্লারমন্ট একটি ইমেলে ব্যাখ্যা করেছেন, কারণ "পুরুষ এবং মহিলা শারীরস্থানের কাঠামোগত পার্থক্য অবশ্যই আমাদের চলার পদ্ধতিকে প্রভাবিত করে।" পুরুষদের মডেলটি 12টি ভিন্ন স্ট্রাইড বৈশিষ্ট্য অন্তর্ভুক্ত করেছে, যখন মহিলাদের মডেলটি 10টি ভিন্ন বৈশিষ্ট্য অন্তর্ভুক্ত করেছে, যা সমস্ত স্ট্রাইড পরিবর্তনশীলতা এবং নিয়মিততার সাথে সম্পর্কিত।
মেশিন লার্নিং এর সুবিধা হল যে এটি প্রচুর সংখ্যক ভেরিয়েবলের মধ্যে সূক্ষ্ম প্যাটার্ন বাছাই করতে পারে যা আপনি শুধুমাত্র ডেটার দিকে তাকালেই খুঁজে পাবেন না। অসুবিধা হল যে এই নিদর্শনগুলির অর্থ কী তা সর্বদা স্পষ্ট নয়। কেন, উদাহরণস্বরূপ, পুরুষদের জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্যকারী বৈশিষ্ট্য হল পিছনের থেকে সামনের অক্ষ বরাবর ভর কেন্দ্রের ত্বরণের ধাপে ধাপে পারস্পরিক সম্পর্ক, যেখানে মহিলাদের জন্য এটি সেই ত্বরণের মূল-মান-বর্গ গড়? কিন্তু আপনি যদি বিশদ থেকে পিছিয়ে যান, আপনি আরও বড় প্যাটার্ন দেখতে পাবেন: অভিজ্ঞ রানাররা কম অভিজ্ঞ দৌড়বিদদের তুলনায় আরও ধারাবাহিকভাবে দৌড়ায়, প্রতিটি পদক্ষেপের আগে এবং পরেগুলির সাথে আরও বেশি মিল রয়েছে।
কেন এই ব্যাপার? যদিও আমি Letsrun-শৈলীর মূল্য বিচারে উদ্যোগী হতে ঘৃণা করি, সেখানে বিশ্বাস করার কারণ রয়েছে যে প্রতিযোগিতামূলক চলমান চলাফেরা বিনোদনের চেয়ে ভাল। গবেষণায় দেখা গেছে যে অনভিজ্ঞ দৌড়বিদরা কম দৌড়ানো সত্ত্বেও অভিজ্ঞদের তুলনায় অনেক বেশি আহত হন এবং তাদের বিভিন্ন জায়গায় আহত হওয়ার প্রবণতা থাকে। বিনোদনমূলক দৌড়বিদদের হাঁটু এবং নিতম্বের আঘাতের প্রবণতা বেশি, সম্ভবত অঅপ্টিমাইজড দৌড়ের কারণে; প্রতিযোগিতামূলক দৌড়বিদরা বেশি পায়ে এবং নীচের পায়ে আঘাত পেতে থাকে, সম্ভবত ভারী প্রশিক্ষণের ভার সম্পর্কিত অতিরিক্ত ব্যবহারের কারণে। তাই আপনার চলমান ফর্ম আরও "প্রতিযোগীতামূলক" বা আরও "বিনোদনমূলক" হচ্ছে কিনা তা তাত্ত্বিকভাবে আপনার প্রশিক্ষণ কাজ করছে কিনা এবং আপনি কোথায় আঘাতের জন্য সবচেয়ে ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারেন সে সম্পর্কে আপনাকে কিছু ইঙ্গিত দিতে পারে।
এই বিশেষ গবেষণায় ব্যবহৃত অ্যাক্সিলোমিটারটি অফ-দ্য-শেল্ফ ভোক্তাদের ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত নয়। তবুও, ক্লারমন্ট বলেছেন, কিছু দরকারী প্যারামিটার রয়েছে যা নীতিগতভাবে গারমিন রানিং ডায়নামিক্স পড বা লুমোরুন (যা দুঃখজনকভাবে গত মাসে দেউলিয়া হয়ে গেছে) এর মতো জিনিসগুলি ব্যবহার করে গণনা করা যেতে পারে। এমনকি সহজ স্মার্ট ঘড়ি বা ফুট পড দিয়েও, আপনি পরিমাপ করতে পারেন প্রতিটি স্ট্রাইড কত সময় নেয়-এবং তারপরে, গুরুত্বপূর্ণভাবে, পরিবর্তনের সহগ গণনা করুন, এটি একটি সূচক যা সেই সময়টি ধাপে ধাপে কতটা পরিবর্তিত হয়। এটি আপনাকে কিছুটা ধারনা দেবে যে আপনার অগ্রগতি কতটা সামঞ্জস্যপূর্ণ, এটি ক্লান্তির সাথে কম সামঞ্জস্যপূর্ণ হয় কিনা এবং সময়ের সাথে সাথে এটি আরও সামঞ্জস্যপূর্ণ হচ্ছে কিনা। প্রবণতাগুলি দেখলে আপনার প্রশিক্ষণ আপনাকে সাহায্য করছে বা ক্ষতি করছে কিনা তা বোঝাতে পারে। যদি পর্যাপ্ত লোকে এমন একটি বৈশিষ্ট্যের জন্য জিজ্ঞাসা করে, সম্ভবত গারমিনের মতো সংস্থাগুলি এটি উপলব্ধ করবে। (এবং সম্ভবত এটি ইতিমধ্যেই কোথাও উপলব্ধ: পরিধানযোগ্য চলমান প্রযুক্তি বিশ্ব এতই বিস্তৃত এবং দ্রুত-বিকশিত যে এটি ট্র্যাক রাখা কঠিন।) আমি এই প্যারামিটারের জন্য একটি নাম প্রস্তাব করব: হবিজগার সূচক৷
