O modelo baseia-se nos dados de desempenho de Matthew Hudson-Smith (Reino Unido), Femke Bol (Países Baixos), Jakob Ingebrigtsen (Noruega) no Campeonato Europeu de 2022 em Munique e Gaia Sabbatini (Itália) no Campeonato Júnior de 2021 em Tallinn.
"Queríamos perceber o que se passava a nível fisiológico ao longo de 400 metros, que é um sprint, e de 1500 metros, que é a primeira prova de resistência", disse à AFP Amandine Aftalion, coautora do estudo publicado na revista Frontiers in Sports and Active Living.
Graças a uma nova tecnologia de sensores GPS colocados por baixo das camisolas dos atletas, os investigadores puderam registar as velocidades de cada atleta com um detalhe ultra-preciso, sendo a sua posição indicada dez vezes por segundo.
Incorporaram equações para calcular variáveis fisiológicas: gasto energético durante o exercício, consumo máximo de oxigénio (VO2 max), economia de corrida e controlo motor, ou seja, o papel do cérebro no processo de movimento, como a motivação, que afeta o tempo de ação.
"Trata-se de dados que não podem ser medidos 'in vivo' durante uma corrida, mas aos quais os cálculos dão acesso", salienta o matemático, investigador do CNRS. Os cientistas variaram então estes parâmetros e observaram como influenciavam as curvas de velocidade dos campeões.
Graças à quantificação dos custos e dos benefícios, o modelo dá acesso imediato à melhor estratégia para que o corredor tenha um "desempenho optimizado", resume o CNRS num comunicado de imprensa.
O estudo mostra a importância de um arranque rápido nos primeiros 50 metros, por razões ligadas à velocidade de consumo de oxigénio, e de uma menor desaceleração no final de uma corrida de 400 metros.
As simulações explicam o desempenho do corredor de 1500 metros Jakob Ingebrigtsen, em particular pela sua capacidade de atingir rapidamente o seu consumo máximo de oxigénio e de o manter durante toda a corrida. Esta particularidade permite ao campeão olímpico "correr a um ritmo mais rápido do que os seus concorrentes ao longo de toda a corrida, apesar de o vermos partir a um ritmo mais lento", descreve Amandine Aftalion.
O modelo poderá dar origem a um software de ajuda ao desempenho para que os treinadores possam "afinar a estratégia de corrida em função do perfil fisiológico do corredor", conclui a investigadora.