Wie die PACE Engine Training anpasst.

1. Ausgangspunkt ist dein tatsächlicher Trainingszustand

PACE beginnt nicht mit einer künstlichen „Woche 1“. Vorhandene Trainingshistorie, aktuelle Umfänge und bestätigte Leistungen bilden den Ausgangspunkt. Ziel ist, dass ein Läufer dort einsteigt, wo er tatsächlich steht – nicht dort, wo ein Standardtemplate beginnt.

2. Neue Daten werden gewichtet, nicht blind übernommen

Ein einzelner schlechter Schlaf, eine ungewöhnliche Heart Rate oder ein besonders schneller Lauf sind Informationen, aber nicht automatisch ein Grund, den gesamten Plan zu verändern. PACE betrachtet neue Signale gemeinsam mit dem bisherigen Verlauf und dem Typ der geplanten Einheit.

3. Belastung und Qualität brauchen Grenzen

Adaptivität bedeutet nicht unbegrenzte Progression. Wochenumfang, Qualitätseinheiten, Long Run und Erholung stehen in Beziehung zueinander. Deshalb arbeitet die PACE Engine mit Begrenzungen, damit eine einzelne positive Entwicklung nicht automatisch zu einem unverhältnismäßigen Belastungssprung führt.

4. Das Race Date verändert die Prioritäten

Das gleiche Trainingssignal kann zwölf Wochen vor einem Rennen anders bewertet werden als wenige Tage davor. Die aktuelle Trainingsphase und der verbleibende Zeitraum bis zum Halbmarathon beeinflussen deshalb, welche Art von Anpassung überhaupt sinnvoll ist.

5. Verpasste und zusätzliche Läufe werden neu eingeordnet

PACE versucht nicht, jeden ausgefallenen Kilometer nachträglich in die Woche zu drücken. Gleichzeitig werden zusätzliche Läufe nicht ignoriert. Beides verändert die reale Belastung und damit den Kontext der nächsten Einheit.

6. Tagesform ist ein Kontextsignal, kein Orakel

Schlaf, HRV, Ruhepuls und subjektive Angaben können Hinweise zur aktuellen Erholung geben. PACE kombiniert diese Informationen, statt einen einzelnen Wearable-Wert zum alleinigen Entscheider zu machen. Das reduziert die Gefahr, dass Messrauschen oder ein einzelner Ausreißer zu übertriebenen Planänderungen führt.

7. Die Anpassung soll erklärt werden können

Eine zentrale Produktanforderung ist Erklärbarkeit: Der Nutzer soll erkennen können, warum eine Einheit heute so aussieht, warum sich eine Vorgabe verändert hat oder warum bewusst nicht angepasst wurde. Das ist nicht nur eine UI-Frage, sondern Teil der Trainingslogik.

Vier Kernfeatures, die wirklich in der PACE Engine stecken

Das besonders differenzierende Add-on: Race Learning Loop

Ein bestätigtes Rennen endet bei PACE nicht mit einer Ergebnisanzeige. Race Intelligence analysiert Splits, Pacing, Heart-Rate-Verlauf und späte Ermüdung. Daraus werden strukturierte Learnings wie Pacing Discipline oder HM Durability gespeichert. Diese Learnings können später die Priorität innerhalb des bereits vorhandenen Quality-Budgets verändern – ohne einfach zusätzliche harte Einheiten obendrauf zu legen. Gleichzeitig wird die Race Strategy aus aktuellem Leistungsanker, Readiness und bisherigen Race-Learnings neu berechnet.

Was davon wissenschaftlich gestützt ist

Die Forschung unterstützt mehrere Grundentscheidungen hinter dieser Architektur: subjektives Monitoring kann Trainingsreaktionen sehr sensibel abbilden; HRV-geführte Ansätze zeigen in Meta-Analysen Vorteile bei bestimmten physiologischen Parametern, ohne dass daraus ein Anspruch auf perfekte Leistungsprognose folgt; Tapering kann die Ausdauerleistung verbessern; und stabileres Pacing ist in Halbmarathon-/Marathondaten mit höherem Leistungsniveau assoziiert. Große Laufkohorten sprechen zudem dafür, starke Sprünge in einzelnen Laufdistanzen vorsichtig zu behandeln.

Was PACE intern validiert – und was nicht

Die PACE Engine wird zusätzlich mit deterministischen Testmatrizen gegen definierte Invarianten geprüft. Dokumentiert sind unter anderem eine Planning Matrix mit 420/420 bestandenen Fällen über Phase, Leistungsniveau, Recovery-State und Verfügbarkeit sowie eine Race-Readiness-Matrix mit 434/434 bestandenen Verhaltenschecks. Diese Tests prüfen, ob die Software unter vielen Szenarien konsistent nach ihren Regeln handelt.

Wissenschaft, Quellen und Validierungslogik im Detail →

Was PACE mit „evidenzorientiert“ meint

Trainingsentscheidungen sollen mit etablierten Prinzipien der Ausdauertrainingssteuerung vereinbar sein und zusätzlich systematisch getestet werden. Dazu gehören reproduzierbare Simulationen für Progression, Recovery, verpasste oder zusätzliche Läufe, Taper, Race Week und Post-Race-Recovery. Wo reale Nutzerdaten später verfügbar und rechtlich sauber freigegeben sind, sollen Prognosen und Trainingslogik zusätzlich gegen tatsächliche Ergebnisse validiert werden.