Das belgische Forschungs-Spin-off Brailsports hat die Ergebnisse des regulären Live-Einsatzes seiner KI-Plattform beim professionellen UCI-Radsportteam Lotto Dstny offiziell vorgestellt. Das System entstand als gemeinsame Ausgründung des renommierten Forschungsinstituts imec sowie der Universität Gent und der Universität Antwerpen mit dem Ziel, die Leistungsdiagnostik im Ausdauersport grundlegend neu auszurichten. Anstelle manueller Auswertungen nutzt die Plattform fortschrittliche Machine-Learning-Algorithmen, um die Trainingsbelastung der Athleten fortlaufend und objektiv zu bewerten. Die Entwickler demonstrieren damit, wie theoretische Forschung aus Flandern direkt in den anspruchsvollen Alltag des internationalen Profiradsports überführt werden kann.
Im Zentrum dieses Technologieprojekts steht die vollständige Ablösung herkömmlicher, invasiver Testverfahren. Bisher stützten sich Trainer und Sportwissenschaftler vor allem auf Laktat-Stufentests, bei denen den Radprofis während anstrengender Belastungsstufen regelmäßig Blut abgenommen werden muss, um Stoffwechselwerte zu bestimmen. Diese traditionellen Methoden bringen jedoch erhebliche Nachteile mit sich, da sie nur Momentaufnahmen im Labor oder auf festgelegten Teststrecken liefern und die eigentliche Trainingsroutine stören. Durch den Einsatz des neuen Softwaremodells kann die Mannschaft nun auf die unangenehmen Blutabnahmen verzichten, ohne Einbußen bei der diagnostischen Aussagekraft hinnehmen zu müssen.
Auf technischer Ebene verarbeitet das KI-System kontinuierlich eine Vielzahl an Messwerten, die während jeder Fahrt erfasst werden. Die Machine-Learning-Algorithmen führen dazu historische Trainingsverläufe mit den aktuellen Echtzeitdaten der am Fahrrad und am Körper angebrachten Sensoren zusammen. Zu den primär ausgewerteten Parametern zählen die von den Leistungsmessern gelieferten Wattwerte, die Herzfrequenzvariabilität als sensibler Erholungsindikator sowie die Trittfrequenz. Um ein realistisches Gesamtbild der Belastung zu erhalten, speist das System zudem die jeweiligen Höhenprofile der Trainingsstrecken in die mathematischen Modelle ein.
Aus dieser breiten Datenbasis generiert die Software präzise Prognosen über den aktuellen Zustand der Sportler. Die Algorithmen berechnen kontinuierlich das individuelle Fitnesslevel und ermitteln den exakten Ermüdungsgrad jedes einzelnen Fahrers von Lotto Dstny. Dies erlaubt den Trainern einen Paradigmenwechsel weg von statischen Wochenplänen hin zu einer hochgradig flexiblen Steuerung. Im laufenden Betrieb werden die Trainingsvorgaben täglich dynamisch angepasst, sobald die Messwerte anzeigen, dass der Körper eines Sportlers zusätzliche Regeneration benötigt oder noch Belastungsreserven aufweist.
Das Hauptziel dieses datenbasierten Vorgehens liegt in der proaktiven Risikominimierung. Durch die frühzeitige Identifikation von Erschöpfungsmustern soll verhindert werden, dass Athleten in einen Zustand des chronischen Übertrainings geraten, der oft wochenlange Formkrisen nach sich zieht. Gleichzeitig zielt die präzise Dosierung darauf ab, verletzungsbedingte Ausfälle im Kader präventiv zu minimieren und die Regeneration nach extremen Etappen zu optimieren. Mit dem Einsatz der Brailsports-Plattform setzt Lotto Dstny auf eine rein softwarebasierte Leistungssteuerung, die das Potenzial hat, die Trainingsstandards im Straßenradsport dauerhaft zu verändern.