想知道自己跑步的極限在哪裡嗎？現在，僅需提供訓練20分鐘產生的資料，你就知道你跑多久會累趴了。 它背後的演算法來自冰島一家初創公司Driftline基於20年的研究。 而且相比傳統測試來說，Driftline的演算法測試更準確，也更便宜。
這家公司的CFO本人就是個耐力專家，獲得過53次冰島全國跑步冠軍。
過去幾年，安爾納·佩圖森一直利用耐力演算法，為冰島國家隊的跑步運動員制定個性化訓練計畫。最近公司把這個演算法裝置在了一個叫Indurance的程式中，iOS、Andriod系統皆可使用用。
這個演算法如何運作？
測量耐力的方法之前大多要在運動科學實驗室，使用專業設備來測量。
但是，運動科學實驗室的專業設備通常只測量氣體交換（氧氣攝入量和二氧化碳輸出量）和心率，然後間接計算出部分參數，比如氣體交換閾值和底物利用率（脂肪和碳水化合物）。如果要測量乳酸閾值，一般是透過抽血採樣的方式來完成。但是這些方法要求高、成本高，而準確率偏低。
但如果使用Driftline的演算法進行測試，只需要使用一個叫Indurance的App，配合健身追蹤器和智慧型手錶配合使用就行。 Indurance很快會推出iOS和Android系統版本。
屆時，提供20分鐘的運動資料，就可以對耐力水準進行1-100的評分，同時顯示使用者在實施訓練時消耗了多少耐力。
在使用時，可以使用一鍵導入過去資料功能。
系統根據這些資料進行健康評估，然後為使用者推薦和最佳化個人的個性化的訓練計畫。簡而言之，Driftline將正在申請專利的資料演算法與獨家分析功能相結合，科學化地將耐力轉化為數位。
那麼，Driftline公司的演算法是怎麼工作的呢？
首先，Driftline開發了一個運動強度量表，量表含有5個均勻分佈的運動閾值。在這個量表中對運動閾值做了清晰的定義，即「不同運動強度的領域之間的界限」。而演算法的工作原理，是根據心率資料檢測運動閾值，並根據閾值對齊計算耐力。
具體而言，一個人的耐力如果有100%，那麼他的對齊運動閾值（離得很近的運動閾值），會反映出慢速有氧肌纖維的最大比例。
與耐力低的人相比，100%耐力的每英里跑步消耗的碳水化合物更少，消耗的脂肪更多。也就是說，他們的燃料效率很高。這個演算法適用於分析任何類型的運動，包括散步、跑步、騎自行車或游泳等。
2019年以來，雷克雅維克大學（Reykjavik University）進行了獨立實驗。結果表明，Driftline公司的測試可以準確測量氣體交換閾值、乳酸閾值、燃料底物比、最大心率和最大跑步速度等參數。
該公司還表示，根據分析，下到百米賽跑，上到馬拉松，演算法可以準確預測各種跑步的比賽成績。此外，基於心率分析，演算法還能測試心肺健康、肌肉衰老程度、代謝健康等參數。 除了測試運動時的各類資料，Driftline的演算法還適用於臨床環境，拿來分析心臟病、肥胖患者，以及虛弱或老年患者。
設計之初，演算法就遵循大規模臨床研究的研究工具標準，未來有可能取代傳統的運動心血管測試。
為什麼要量化人類的耐力？
大家都知道，耐力反映了給定強度下鍛煉的最長持續時間。但是瞭解耐力，不僅僅是為了讓你瞭解自身運動極限所在。另一個理由，是因為耐力必須和最大速度（另一個關於健康跑步的決定因素）結合考慮，提到最大速度，有利於優化運動適應性。
透過訓練並提高耐力和最大速度，跑步者既能提高運動和休息時的脂肪燃燒能力，從長遠來看快，還能延長壽命。也就是說，提高耐力意味著提高效率，耐力高了，每個人都可以跑得更快、走得更遠。
整體來說，這個演算法首次對運動過程的最大心率和最大速度進行了可靠評估。
Driftline的創始人是一名生物學家，有30年的相關研究經驗。20年前，他開始了獨立研究實踐，為冰島的運動員和運動隊提供體能測試。
這種廣泛的資料收集和分析，最終使他制定了包括有氧耐力潛在直接測量方法在內的運動生理學的創新理論。
基於此，2017年，他的兒子將創新理論寫進了自己的電腦程式設計課論文，推動了理論的成熟，並讓這些創新理論流行開來。
於是，父子倆在2018年創立了公司Driftline。那位曾拿53次冰島全國冠軍的CFO安爾納·佩圖森在次年加入了他們。
今年9月，Driftline已經開始對100名跑步者的演算法進行Beta測試。據瞭解，Driftline現已籌集80萬美元的種子資金，並計畫在未來籌集更多資金，用來把這個演算法和後續技術推向市場。
如果真的進行推廣並得到市場認可，說不定今後的智慧型設備在測心率、血氧之外，也能提供更豐富耐力值相關智慧服務了。
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