211service.com
Machine-lerend algoritme berekent eerlijke afstand voor een race tussen Usain Bolt en langeafstandsloper Mo Farah
Het is natuurlijk oneerlijk om de prestaties van sprinters en langeafstandslopers te vergelijken. Deze inspanningen stellen heel andere eisen aan het lichaam, en daarom zijn goede sprinters totaal ongeschikt voor de eisen van marathonlopen en presteren lange lopers slecht in sprints.
Maar waar ligt het kruispunt? Welke afstand zou een eerlijke race tussen de twee uitersten vertegenwoordigen, bijvoorbeeld tussen de 100 meter lange wereldrecordhouder Usain Bolt en de Olympische 10.000 meter gouden medaillewinnaar Mo Farah?
Vandaag krijgen we een antwoord dankzij het werk van Duncan Blythe aan de Humboldt Universiteit van Berlijn en Franz Király aan het University College London. Deze jongens hebben een nieuw model ontwikkeld dat rekening houdt met de verschillende soorten atletische prestaties die nodig zijn voor hardlopen op korte, middellange en lange afstand.
Het model voorspelt zelfs de prestaties van een atleet op de ene afstand gegeven zijn of haar prestaties op andere afstanden. Zo hebben ze de perfecte afstand bedacht waarop Bolt en Farah eerlijk konden racen.
Sportwetenschappers weten al lang dat de wereldrecords voor het lopen van verschillende afstanden een machtswet volgen. Toen Usain Bolt in augustus 2009 het record op de 100 meter vestigde, liep hij met een gemiddelde snelheid van iets meer dan 10 meter per seconde. De wereldrecordsnelheid voor de mijl is iets meer dan zeven meter per seconde. En in 2014 vestigde de Keniaanse loper Dennis Kimetto het wereldrecord voor de marathon door met een snelheid van iets minder dan zes meter per seconde over 42 kilometer te rennen.
Met andere woorden, een kleine toename van de gemiddelde snelheid verkleint de afstand waarop een wereldrecord mogelijk is drastisch. Maar het verband tussen snelheid en afstand is eigenlijk complexer dan dit.
Wanneer onderzoekers wereldrecordsnelheden uitzetten tegen afstand, produceert het een machtswetcurve met een merkwaardige knik in zijn vorm. Het is bijna alsof de ene machtswet de rijsnelheden regelt over afstanden korter dan anderhalve kilometer, terwijl een andere de rijsnelheden op langere afstanden regelt.
De conventionele verklaring hiervoor is dat sprinters energie anaëroob verbranden, terwijl langeafstandslopers het aëroob verbranden. De knik treedt op bij de cross-over in het energieverbruik van een atleet.
Het probleem met dit model is dat het een beperkte voorspellende kracht heeft. Gezien de prestaties van een sprinter op korte en middellange afstanden, heeft het model niets te zeggen over hoe goed hij of zij zal zijn op langeafstandslopen. Evenzo zwijgt het over het sprintvermogen van een marathonloper.
Dit is waar het werk van Blythe en Király om de hoek komt kijken. Deze jongens begonnen met een enorme database van atletische prestaties sinds 1954 in Groot-Brittannië. Ze nemen de tijden en afstanden van bijna 1,5 miljoen individuele optredens van beide geslachten, van amateur tot elite, jong en oud. Deze records gelden voor 10 verschillende afstanden: 100 meter, 200 meter, 400 meter, 800 meter, 1.500 meter, de mijl, 5 kilometer, 10 kilometer, de halve marathon (21 kilometer) en de hele marathon van 42 kilometer.
Vervolgens gebruikten ze een algoritme voor machine learning om een vergelijking te vinden die het beste past bij de gegevens op een manier die de prestaties van een persoon op één afstand voorspelt, gegeven zijn of haar prestaties op andere afstanden. Deze vergelijking moet ook de beroemde gebroken machtswet opleveren die de verdeling van wereldrecordprestaties beschrijft.
Het is niet moeilijk om vergelijkingen te vinden die bijna elke verdeling beschrijven. Het enige dat nodig is, zijn zoveel extra parameters als nodig zijn om de curve op de juiste manier aan te passen. En ja hoor, de machine vond zo'n vergelijking.
Maar de verrassing is dat deze vergelijking slechts drie parameters gebruikt om de prestaties van elk individu in de database te beschrijven.
De eerste parameter in dit model is een gewone machtswet, die de algehele prestaties van een persoon beschrijft. Dit is enigszins een verrassing gezien de verspreiding van wereldrecords. De andere twee componenten wijzigen deze machtswet echter op een manier die de gebroken machtswet reproduceert.
De tweede parameter beschrijft of een atleet een groter uithoudingsvermogen of een hogere snelheid heeft. En de derde parameter beschrijft of een atleet beter is op middellange afstanden dan op korte of lange afstanden.
Samen beschrijven deze drie parameters de individuele prestaties van een atleet over alle afstanden volledig, wat leidt tot een geheel nieuw model van atletisch vermogen. Onze analyse levert sterk bewijs dat de driecijferige samenvatting fysiologische en/of sociale/gedragskenmerken van de atleten vastlegt, bijvoorbeeld trainingsstatus, specialisatie en welke afstand een atleet kiest om te proberen, zeggen Blythe en Király.
Nadat ze dit model hebben ontdekt en getest, gebruiken Blythe en Király het om voor het eerst inzicht te krijgen in een aantal belangrijke vragen voor sporters. Een vraag waar marathonlopers bijvoorbeeld al lang over nadenken, is of het beter is om een hogere maximale snelheid te ontwikkelen of om uithoudingsvermogen op te bouwen.
Blythe en Király zeggen dat hun model een duidelijk antwoord geeft: er is maar één manier om een snelle marathonloper te zijn, d.w.z. met een hoog uithoudingsvermogen, in tegenstelling tot het kunnen kusten met een hoge maximumsnelheid, zeggen ze.
Het model suggereert ook dat een hardloper die niet van wereldklasse is over 10 kilometer, waarschijnlijk niet van wereldklasse zal zijn over de marathonafstand van 42 kilometer.
De onderzoekers kunnen zelfs voorspellingen doen over individuele sporters. Een daarvan is Kenenisa Bekele, een Ethiopische langeafstandsloper die de wereldrecords op zowel 5.000 als 10.000 meter heeft. Blythe en Király zeggen dat hun model voorspelt dat Bekele een marathon moet kunnen lopen in 2:00:36, bijna drie minuten sneller dan het huidige wereldrecord.
En wat te denken van de oorspronkelijke vraag over een redelijke afstand voor een wedstrijd tussen langeafstandslopers en sprinters? Blythe en Király hebben hier ook een antwoord. We voorspellen dat een eerlijke race tussen Mo Farah en Usain Bolt meer dan 492 meter zal bedragen, zeggen ze.
Dat is een race die het wachten waard is.
Referentie: arxiv.org/abs/1505.01147 : Voorspelling en kwantificering van individuele atletische prestaties