Übertraining entsteht nicht an einem einzelnen schlechten Tag. Genau deshalb ist Monitoring schwierig: Herzfrequenzvariabilität, Schlaf, Motivation und Leistung können sich gleichzeitig verändern – aber nicht immer in dieselbe Richtung.
Eine 2026 publizierte Studie begleitete 14 Hochleistungsschwimmer durch drei aufeinanderfolgende siebentägige Belastungszyklen.
Viele Signale, ein komplexes Bild
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Erfasst wurden unter anderem HRV über orthostatische Tests, Schlafdaten, subjektive Belastung, Motivation, Kraft und Schwimmleistung.
Anschließend nutzten die Forscher Explainable Artificial Intelligence, also Modelle, deren Entscheidungen nicht nur als Black Box ausgegeben werden sollen, sondern deren wichtige Einflussgrößen sichtbar gemacht werden.
Das ist genau die Art Problem, für die KI interessant wird
Ein Trainer kann einzelne Trends leicht erkennen. Schwieriger wird es, wenn mehrere Datenquellen gleichzeitig schwanken und sich Wechselwirkungen verändern.
KI-Modelle könnten helfen, Muster zu finden, die im normalen Tabellenblick übersehen werden.
14 Athleten sind noch kein Orakel
Die Stichprobe ist klein. Ein Modell, das in einer Trainingsgruppe funktioniert, muss nicht automatisch auf andere Altersklassen, Leistungsniveaus oder Trainingssysteme übertragbar sein.
Genau deshalb ist „erklärbar“ so wichtig. Trainer sollten nachvollziehen können, warum ein System eine Belastung als auffällig bewertet.
Die Zukunft des Monitorings könnte damit nicht darin liegen, dass KI dem Trainer sagt, was er tun muss. Spannender ist eine KI, die sagt: Diese drei Signale haben sich gemeinsam ungewöhnlich verändert – schau genauer hin.
Explainable AI ist für Trainer besonders wichtig
Ein Warnsignal ohne Begründung schafft wenig Vertrauen. Wenn ein Modell dagegen zeigt, dass beispielsweise Schlaf, HRV und subjektive Belastung gemeinsam vom individuellen Muster abweichen, kann ein Trainer gezielt nachfragen. Transparenz wird damit selbst zu einem Qualitätsmerkmal des Monitorings.
FACHLICHE QUELLE
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41348148/