Čo sa o svojom šprinte SAGAN dozvedel z helikoptéry?

Peter Sagan na Tour de France aj na majstrovstvách Európy, či Sveta ukázal, že dobre pozná svoje možnosti a vie súperov prekvapiť. Sú však veci, ktoré o svojom výkone nevie ani on sám. Odhalila ich až sprievodná helikoptéra. Či vlastne nielen ona, aby sme boli presný.

Nech je jazdec akokoľvek dobre zorientovaný, sú určité veci, ktoré ani ten najlepší cyklista nemôže mať v merku. V pelotóne je totiž takmer 200 jazdcov a tak sledovať detailne výkon čo i len 40ky z nich je nad sily bežného smrteľníka. Tým skôr, ak sa sám má  sústrediť aj na podávanie vlastného výkonu.  Už druhým rokom tak do najťažšieho cyklistického závodu na planéte, Tour de France, prenikla vlna Big Data nástrojov.

 

Organizátor pretekov každého jazdca pod sedlo jeho bicykla povinne vybavil senzorom o veľkosti hrubšieho USB kľúča, ktorý sníma nespočetné množstvo veličín z jazdy daného pretekára. Údaje všetkých pretekárov sa v reálnom čase zbierajú a vyhodnocujú a sú k dispozícii komentátorom, televíziam alebo širokej verejnosti cez mobilné a tabletové aplikácie. Informácie, ktoré sa dajú z daného senzora odčítať boli oproti minulému roku z tradičných údajov o pohybe a rýchlosti jazdov doplnené v roku 2016 aj o meranie teploty vzduchu, rýchlosti vetra, ktorú musí závodník prekonávať alebo okamžitý sklon stúpania v danej sekunde. Pospájaním dát jednotlivých pretekárov sa napríklad dá vyhodnotiť, kde v strapci pelotónu jazdec väčšinou jazdí, či ako presne sa strieda v ťahaní tempa skupinka v úniku. Že ide navyše o super presné údaje niet pochýb, lebo senzor posiela dáta každý 5m, čo pri rýchlosti akou sa jazdí na tour-de-france znamená 2 až 3 hlásenia od každého z jazdcov za každičkú jednu sekundu preteku.

To, čo na prvý pohľad vyzerá jednoducho (dáte jazdcom pod sedlo vysielačku a centrálne odčítavate dáta), je v skutočnosti veľmi technologicky komplikované. Netreba zabúdať, že TdF sa ide aj v kopcoch a odľahlých miestach, kde sa nedá spoľahnúť na mobilný signál. Na dôvažok zlé počasie alebo používanie mobilnej siete zo strany všade prítomných divákov by mohlo snímanie dát paralyzovať a spôsobovať výpadky. Signál zo sedla jazdov teda najprv putuje do kolektorov, ktoré sú umiestnené v sprievodných motorkách a vozidlách. Z týchto vozidiel putuje signál do helikoptéry, ktorá krúži nad cyklistami a až z nej sa signál prenáša do spracovateľského centra. Samotná analýza dát prebieha v pojazdnom laboratóriu Dimension Data ktoré je zaparkované vždy z v cieli etapy. Aby prípadný výpadok prúdu na mieste neohrozil spracovanie dát, Dimension Data posiela záložné dáta vždy ešte na dve ďalšie lokácie vo svete, ktoré slúžia ako záložné miesto pre daný kamión s pojazdným laboratóriom a vedia ho kedykoľvek nahradiť.

 

Čo všetko sa teda diváci (a neskôr aj samotní jazdci) majú šancu dozvedieť z BigData zdroja? V prvom rade ponúkajú unikátne dáta o tom, ako sa mení vzdielenosť jednotlivých jazdcov od seba. Ak sa teda pustí niekto do úniku, tak je presne vidieť v ktorom čase, ktorí jazdi ako prispeli k tomu, že únik sa podarí alebo naopak bol zlikvidovaný. Tieto dáta poukazujú úplne jasne na dôležitú rolu domestikov, lebo z analýz etáp je vidno, že lídri teamov sa vezú uprostred strapcov a ostatní sťahujú náskok. Pre jazdov tyou Petra Sagana, je dôležitejšie, že dáta ponúkajú obraz o zrýchlení každého z pretekárov pri záverečnom špurte. Peter má teda šancu pozrieť si po etape, akú silu/rýchlosť vedia vyvinúť jeho súperi a koľko sekúnd dokážu v najvyššom tempe vydržať. Pri veternejších etapách z dát možno vyčítať aj to, kto ako “cez bolesť” zvláda daný proti vietor a teda odhadnúť koľko síl mu ešte zostáva na záverečný finiš. Zbierané dáta však ocenia aj samotní organizátori, pretože senzory presne merajú sklon kopcov a tak môžu poskytnúť korekciu k oficiálnym údajom meraným v minulosti len približne.

 

Pre nás, ľudí motajúcich sa okolo samotného spracovania dát je samozrejme fascinujúca už aj samotná dátová podstata tohto BigData riešenia. Senzory totiž chŕlia do databázy každú sekundu takmer 1000 nových údajov, ktoré treba vyhodnotiť a deje sa tak s oneskorením, ktoré je menej ako 1 sekunda oproti realite. To je taká kvalita dát, že keby ste dodali fotky závodníkov na bicykli a presný profil trate, tak Dimension Data by bola schopná poskladať film závodu len “poslepu” na základe dát bez akéhokoľvek televízneho snímania. Navyše uvedené dáta sú veľmi cenné pre samotné teamy: Uvedomme si, že keď posadia cyklistu na stacionárny bycikel, ktorý dokáže presne simulovať odtiažnosť trate, pretekári na základe rekonštrukcie dát môžu trénovať znovu a znovu situácie, ktoré im v konkrétnych etapách nevyšli (spomeňme si na legendárne druhé miesta P. Sagana na tour), až kým nenatrénujú ako súperov v danom momente zdolať. Podobne ako šachisti si môžu prehrať tie isté pozície znovu dookola. Vstupy zo systémov ako je Dimansion Data v dohľadnej dobe určite prinesú (nielen) do cyklistiky revolučné zmeny. Výsledkom bude, že tí skutočne odhodlaní budú mať oveľa viac nástrojov ako uspieť. Stačí uveriť v mocné dáta… A naozaj tvrdo podľa nich trénovať.

 

Publikované dňa 24. 10. 2016.