Como as equipas desportivas analisam os dados dos wearables dos atletas com IA e o Sonar Atlas

Como treinador, preparador físico ou cientista do desporto, já sabes o que é uma boa monitorização. O difícil é fazê-lo num plantel inteiro. Um sincroniza um Garmin. Outra regista as refeições no MyFitnessPal. Um terceiro usa um Oura Ring e nunca abre a aplicação para verificar. Sozinhos, esses números não falam entre si e, quando acabas de os reunir numa folha de cálculo, o momento de agir já passou quase sempre.

O Sonar Atlas junta os dados dispersos dos wearables de um plantel inteiro numa única plataforma de athlete intelligence. Os treinadores podem percorrer as tendências de toda a equipa, analisar o perfil de um atleta em concreto ou fazer uma pergunta ao Sonar AI em linguagem corrente para perceberem melhor o desempenho.

Começa por uma visão fiável do plantel

Uma análise com IA vale o que valem os dados que estão por baixo. Se um atleta treina com um Garmin, outra usa um Oura Ring e um terceiro regista as refeições no MyFitnessPal, os treinadores não deviam precisar de três acessos diferentes só para comparar tendências.

O Sonar Atlas sincroniza dados de mais de 600 wearables, aplicações e dispositivos, entre eles Apple Health, Google Health, Garmin, Oura e Strava. Sono, treinos, recuperação, nutrição, recordes e biomarcadores passam a chegar ao mesmo sistema.

A secção Overview dá à equipa técnica um retrato em tempo real de todo o plantel: médias de Recovery, Sleep, Strain, Stress e Nutrition no período escolhido, a evolução do grupo ao longo do tempo, o estado de sincronização de cada dispositivo ligado e os atletas que precisam de acompanhamento em primeiro lugar. Toda a análise de que precisas está ali, num formato que se lê bem.

Pergunta quem precisa de atenção hoje

Uma revisão da manhã começa quase sempre por uma pergunta prática: onde olhar primeiro? O Sonar AI consegue abrir todos os alertas ativos do plantel e ordená-los por prioridade, para começares pelas exceções em vez de percorrer perfil a perfil.

"Que atletas estiveram com a pontuação de recuperação abaixo de 50 três dias seguidos?"

"Mostra-me quem está com a VFC mais de 15 % abaixo da própria linha de base esta semana."

"Quem não sincronizou o wearable nos últimos dias?"

"Em que atletas é que a carga de treino deu o maior salto de uma semana para a outra?"

Cada resposta volta como um cartão de alerta que resume a situação. A equipa técnica pode abrir o perfil do atleta e confirmar os dados de origem antes de decidir um ajuste ao treino.

Pergunta porque é que a recuperação de um atleta mudou

Um alerta diz o que mudou. A pergunta seguinte é quase sempre porquê. O Sonar AI consegue reunir num só sítio as curvas relacionadas de um atleta, para olhares para o padrão em vez de abrires quatro gráficos separados.

"Porque é que a recuperação da Kate caiu esta semana?"

"A carga de treino dela está a subir depressa demais?"

Com uma atleta como a Kate, a primeira pergunta devolve uma explicação e não apenas um número. A VFC dela está cerca de 12 % abaixo da linha de base e dorme em média 6 horas e 4 minutos contra as 7 horas e 12 minutos habituais, enquanto o strain de treino se manteve estável. Em conjunto, estes sinais apontam mais para a qualidade da recuperação do que para a carga.

Uma pergunta de seguimento testa essa hipótese diretamente. O Sonar AI pode mostrar que a carga aguda de 7 dias dela fica dentro de 6 % da carga crónica, o que torna menos provável um aumento súbito de volume. Isso dá à equipa técnica uma razão mais clara para trabalhar a recuperação em vez de cortar automaticamente o volume da semana.

A conversa mantém-se num único tópico. Podes continuar com "agora mostra também a VFC" ou "compara isso com a semana passada" e o Sonar AI guarda o contexto anterior, por isso a análise avança em vez de recomeçar de cada vez.

Pede as tendências no formato de que precisas

Cada função quer um resultado diferente. Um cientista do desporto vai querer um gráfico que mostre a direção. Um fisioterapeuta desportivo vai querer um resumo curto ao nível do plantel. Um treinador a preparar uma conversa com um atleta vai querer os números exatos de cada dia.

"Faz o gráfico da recuperação da Mia Torres nos últimos 30 dias e sombreia o intervalo habitual dela."

"Dá-me uma tabela com as pontuações diárias exatas de sono do Jordan das últimas duas semanas, não uma média."

"Resume recuperação, frequência cardíaca em repouso e VFC do Sam a pensar na sessão de sexta-feira."

O Sonar AI pode juntar uma explicação escrita a um gráfico interativo, um painel de tendência, um cartão de atleta ou uma tabela expansível, consoante a pergunta. Quando uma métrica é traçada num período concreto, o Atlas também pode sombrear o intervalo habitual do atleta por trás da linha de tendência. Assim as variações leem-se face ao que é normal para aquela pessoa e não face a um objetivo genérico.

Pergunta sobre os treinos e o volume

Os dados dos wearables tornam-se mesmo úteis quando os treinadores conseguem ligar a resposta de um atleta ao trabalho que ele fez de facto. O Sonar AI consegue trazer os treinos recentes, com tipo de atividade, duração, distância, calorias, strain e frequência cardíaca, e agrupar isso num resumo de volume de um período mais longo.

"Traz os treinos do Alex das últimas duas semanas, ordenados por strain."

"Resume o volume de treino do Alex nos últimos 90 dias face aos 90 dias anteriores."

"Qual das sessões do Alex teve este mês a frequência cardíaca média mais alta?"

Uma abordagem que resulta é partir da lista de atividade recente e depois entrar na sessão que merece um segundo olhar. O que antes exigia uma revisão semanal numa folha de cálculo resolve-se agora com algumas perguntas diretas, e dá à equipa técnica uma forma constante de comparar o plano de treino previsto com o que os wearables dos atletas registaram de facto.

Compara atletas sem construir mais um relatório

Comparar o plantel ajuda a decidir onde olhar a seguir. É um ponto de partida para investigar, não uma classificação de quem é o melhor atleta. O Sonar AI consegue comparar pessoas numa métrica escolhida, para os treinadores verem quem está a melhorar, quem está a passar por dificuldades e onde é que um atleta se afasta.

"Ordena o plantel pela melhoria na recuperação nos últimos 30 dias."

"Quem teve a maior queda no sono médio esta semana?"

"Mostra os 5 atletas que precisam de mais atenção esta semana e propõe soluções individuais"

Para uma classificação ser útil, a pergunta tem de conter uma métrica e um intervalo de tempo. Sem esse contexto, os resultados criam mais ruído do que clareza. Para uma análise de grupo mais ampla, a equipa técnica também pode filtrar o Overview do Atlas por categoria ou objetivo, restringir a vista ao grupo que interessa e depois abrir o perfil de um atleta para ver mais de perto.

Como é que o Sonar Atlas combina dados de vários dispositivos e aplicações?

Uma atleta talvez registe a atividade num Apple Watch, o sono num Oura Ring e a nutrição numa terceira aplicação. No separador Sources do perfil, o Atlas mostra cada dispositivo ligado, quando sincronizou pela última vez e se continua a enviar dados. Todas as ligações são cifradas.

Quando vários dispositivos reportam a mesma métrica, és tu que defines como o Atlas combina essas leituras, ao escolher Sum, Average ou Max para cada uma. Passos e minutos de exercício, por exemplo, podem ser somados entre os dispositivos ligados, enquanto uma métrica móvel como a carga cardio semanal fica melhor com uma média. O painel mostra ainda quantos dispositivos contribuem para cada número, o que ajuda a perceber se uma métrica vem de uma única fonte ou de várias.

Esse tratamento dá ao Sonar AI uma base mais limpa para analisar os dados dos wearables dos atletas. Em vez de trabalhar sobre exportações separadas, analisa os dados que já estão reunidos no Atlas. Se um número parecer estranho, podes usar o separador Sources para procurar falhas de sincronização ou dispositivos fora do padrão antes de decidires que peso dar àquela leitura.

Traz a IA para o trabalho diário das ciências do desporto

O Sonar AI dá o melhor dentro de uma rotina de treino constante. Ajuda as equipas a chegar mais depressa à pergunta certa, enquanto treinadores e profissionais continuam a decidir o que a resposta significa no plano de cada atleta.

Revisão do plantel de manhã

Pergunta quem precisa de atenção, vê os alertas de maior prioridade e procura problemas de sincronização antes de ajustares a sessão do dia.

Verificação do atleta antes da sessão

Pede o retrato diário de um atleta e olha depois para o sono, a recuperação e os treinos recentes. Pergunta mais assim que encontrares uma mudança que justifique uma conversa.

Reunião semanal de desempenho

Pede o volume de treino dos últimos 30 ou 90 dias, compara-o com o período anterior e revê qualquer atleta cuja tendência tenha saído do intervalo normal.

Revisão de programa e de grupo

Na secção Overview, filtra pela categoria ou objetivo que interessa, vê a tendência do grupo e usa depois o Sonar AI para identificar que atletas em concreto estão a puxar a mudança.

Queres ver aquilo a funcionar?

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