Abordarea cresterii performantei sportive ca rezultat al explorarii existentei fazelor sensibile in programul controlat de antrenament la atletii adolescenti, cu ajutorul unui sistem expert bazat pe tehnici de Retele Neuronale Artificiale.

Obiectivele specifice ale proiectului

O1. Explorarea existentei unor perioade in mod particular receptive la anumiti stimuli exogeni, in vederea dezvoltarii calitatilor motrice conditionale la atletii de performanta (specializati in alergari de viteza, de rezistenta si sarituri) cu varste cuprinse intre 14-16 ani. Se vor modela corelatiile cauza-efect prin tehnici QSAR (Quantitative structure-activity relationship) pentru determinarea unor perioade in mod particular receptive la anumiti stimuli exogeni. Se vor corela valorile indicilor calitatilor motrice conditionale cu valorilor indicilor antropometrici, functionali si ai capacitatii de efort, in vederea predictiei momentului de aparitie, a duratei si a intensitatii fazelor sensibile pentru viteza, forta sau rezistenta. Vom determina beneficiul intre doua masuratori succesive la un interval de timp determinat, pe grupe de varsta, neintervenind in programul lor de antrenament. Raportul intre beneficiul trimestrial si cel mediu total la 1 an va permite obtinerea unui coeficient care conform acestor modele poate detecta si cuantifica intensitatea fazelor sensibile.  Determinarea unor perioade in mod particular receptive la anumiti stimuli exogeni prin corelarea valorilor indicilor antropometrici, functionali si ai capacitatii de efort cu indicii calitatilor motrice conditionale i-ar permite antrenorului sa creasca antrenamentul in acele faze propice si sa permita relaxarea antrenamentului in alte momente.

O2. Elaborarea stiintifica a unui program controlat de antrenament conform fazelor sensibile in vederea dezvoltarii calitatilor motrice conditionale specifice fiecarei perioade de varsta. Se va realiza un program de antrenament ce permite identificarea momentului optim aplicarii stimulilor externi in vederea obtinerii unui rezultat maximal, dar si abordarea globala a dezvoltarii calitatilor biomotrice pe baza unor date obiective.

O3.Analiza exploratorie a corelatiei dintre indicii antropometrici, functionali si ai capacitatii de efort cu indicii calitatilor motrice conditionale, studiati in dinamica, conform programului controlat de antrenament optimizat si individualizat. Se va realiza implementarea programului controlat de antrenament pe atleti voluntari cu varsta cuprinsa in intervalul 14-16 ani si investigarea capacitatii de performanta obtinute conform programului de antrenament optimizat si individualizat, in functie de componentele biotipului somatic si functional si de calitatile motrice conditionale pe grupe de varsta (14,15,16 ani). Analiza exploratorie a datelor experimentale se va realiza cu ajutorul metodei multivariate de Analiza Componentelor Principale (Principal Component Analysis, PCA), care va indica similaritatile (clusterele formate) de comportament, variabilele care contribuie semnificativ la atingerea acestui comportament, variabilele care contribuie semnificativ la discriminarea diverselor clustere, gradul si modul de corelatie intre variabilele principale. De asemenea se vor identifica variabilele care constituie informatie redundanta, pentru eliminarea lor din analiza multivariata pentru cresterea celeritatii in procesarea datelor a sistemului expert. Rezultatul va fi o baza de date selectata, care va contine numai informatia utila pentru instruirea, testarea si validarea sistemului expert.

O4. Modelarea prin tehnici de Retele Neuronale Artificiale a similaritatii dintre curbele ideale si cele reale obtinute prin recoltarea indicilor antropometrici, functionali, ai capacitatii de efort si a calitatilor motrice conditionale conform programului de antrenament optimizat si individualizat. Scopul acestui obiectiv este de a modela similaritatea curbelor reale ce nu sunt identice, ci similare datorita fondului genetic, pentru acelasi nivel de pregatire si testarea statistica a semnificatiei diferentelor dintre aceste curbe si curba ideala. Se va identifica corelatia dintre indicii de performanta si fazele sensibile ale organismului adolescentilor studiati prin metode de regresie multivariata. Se vor identifica fazele sensibile ale atletilor pe categorii de varste si pe calitati motrice conditionale (viteza, forta, rezistenta), folosind tot o metoda de inteligenta artificiala, respectiv Recunoasterea formelor (Pattern Recognition, PR). Sistemul expert va fi construit folosind metoda Retelelor Neuronale Artificiale (Artificial Neural Network, ANN), care la aceasta ora sta la baza celor mai performante aplicatii software de recunoastere a claselor in spatii n-dimensionale.