UCI Track: "El análisis de datos ha ganado mucha importancia en los últimos años"

Es enorme. Reducir la resistencia aerodinámica es esencial para ahorrar potencia y alcanzar la máxima velocidad. Hay dos formas de reducirla: en relación a los otros ciclistas y en relación con uno mismo. En el primer caso, el ciclista puede modificar su posición en la pista y aprovechar la bolsa de aire que deja a su paso otro ciclista que va por delante. Al posicionarse en esta estela, y con la ayuda de los trajes aerodinámicos que usan, los ciclistas “se meten” en esta especie de corriente, ahorrando energía muy valiosa (vatios). En el segundo supuesto, los ciclistas pueden disminuir su espacio frontal para reducir la cantidad de aire que tienen que desplazar ellos mismos. Esto se realiza cambiando su posición en la bicicleta y optimizando el diseño de su equipo.

Por supuesto, la resistencia es proporcional a la velocidad al cuadrado, lo que significa que cuanto más rápido pedalea el ciclista, más resistencia aerodinámica crea. En resumen, el ciclismo es un equilibrio de fuerzas: las que los ciclistas aplican a los pedales para ir rápido y las que se oponen a este movimiento, mediante una resistencia a la rodadura y la resistencia aerodinámica.

Sin duda alguna. Desde las décadas de 1980 y 1990, han ayudado a mejorar notablemente la aerodinámica. En concreto, cuando un ciclista quiere reducir su resistencia aerodinámica, cambia su posición en la bicicleta o la propia bicicleta. El túnel de viento estudia las dos posibilidades, a menudo con muy buenos resultados. Aunque estas pruebas también tienen sus inconvenientes: consumen mucha energía y son muy caras, ya que sólo un día de pruebas cuesta varios miles de euros. Otra desventaja es que estos túneles marcan una cifra de resistencia al aire, pero no indican cuál es la causa precisa. Sin embargo, la dinámica de fluidos computacional (CFD) le permite probar virtualmente el flujo aerodinámico a través de simulaciones numéricas que se alojan en la Nube. Estas pruebas virtuales proporcionan resultados muy detallados, lo que permite a ingenieros y pilotos identificar el origen de la resistencia y en consecuencia optimizar el diseño de la bicicleta y/o la posición del piloto .

AWS es el Proveedor Oficial de Infraestructura en la Nube para la UCI Track Champions League Durante las carreras, AWS registra, procesa y analiza los flujos de datos mediante sus bases de datos Amazon Kinesis y Amazon DynamoDB; ello proporciona información en tiempo real al público en el velódromo o a los espectadores que lo siguen por televisión o a través de una aplicación móvil.

Hay 2 categorías de datos: por un lado, aceleración, velocidad y posición en la pista; por otro, datos biométricos, como potencia, cadencia y frecuencia cardíaca del ciclista. Warner Bros. Discovery Sports ha utilizado el servicio de datos AWS SageMaker en la realización de análisis de datos y en la creación modelos de aprendizaje automático para extraer información valiosa de los datos

Sí y no. En ambas disciplinas, los pilotos -o los coches- luchan contra una resistencia aerodinámica. Sin embargo, en la Fórmula 1 preocupa más la carga aerodinámica, que afecta a la capacidad de un coche para adherirse a la carretera, mientras que la resistencia aerodinámica es la principal preocupación de un ciclista.

La física es el núcleo fundamental del ciclismo. Ganar una competición no solo depende del propio ciclista, sino también de su equipamiento, como la bicicleta y el casco, que pueden separar a dos ciclistas con la misma fuerza y habilidad. Pero es cierto que el análisis de datos ha ganado mucha importancia en los últimos años y que todos intentan explotar al máximo estos datos. Por eso, ahora vemos muchos entrenadores y equipos técnicos dedicados exclusivamente a la aerodinámica. Considero que la potencia y el instinto de un piloto siguen desempeñando un papel igualmente importante. En una carrera, además, la ubicación continúa siendo esencial: uno tiene que protegerse y evitar tomar demasiado aire, para reaccionar en caso de un ataque.

Cuando un ciclista está a la cabeza, desplaza una pequeña bolsa de aire a baja presión a su paso, lo que se llama una estela. Si estás detrás de ella ¡Ahorras un 40% de tu potencia! Por lo tanto, la reducción de la resistencia del aire mediante el aprovechamiento de una estela o “rebufo” depende de la posición del ciclista. En AWS desarrollamos métodos para analizar todos estos datos en tiempo real y comunicar a los aficionados las diferentes estrategias de ahorro de energía aprovechando esta estela. De este modo, recuperamos toda la información acerca de la aceleración, la velocidad, el peso, la presión ejercida en las curvas e incluso la inclinación de la pista en función de la posición del piloto, y transcribimos todo ello en un modelo físico.

Antes de realizar estos cálculos, hemos hecho cientos de simulaciones por ordenador, de dinámica de fluidos, colocando a los ciclistas en diferentes configuraciones de estelas, según su velocidad y posición. A continuación, se combinan los resultados de estas simulaciones con un modelo físico para determinar exactamente cuántos vatios está ahorrando un ciclista. Como se puede ver en la imagen anterior (resultado de SageMaker de AWS), el ciclista de atrás ahorra 149,8 vatios al estar en la estela del ciclista de delante y reducir su resistencia en un 11,7 %.

Los análisis CFD son caros y requieren mucho tiempo. Antes, esos cientos de simulaciones CFD necesarias para el estudio no solo eran costosas, sino que, si se querían hacer in situ, había que agruparlas según rendimiento. AWS ofrece una forma rápida de implementar y entregar cargas de trabajo de CFD a cualquier escala sin necesidad de tener infraestructura propia. Puede realizar proyectos que alguna vez estuvieron en laboratorios nacionales o en la gran industria. En tan sólo una o dos horas implementa software CFD, carga archivos de entrada, inicia nodos de cómputo y completa trabajos en gran cantidad de núcleos. Una vez finalizado, los resultados se pueden visualizar y descargar, por lo que solo se paga por lo que se usa.

Gracias a la adaptabilidad de AWS, se pueden ejecutar varios casos simultáneamente con un clúster o almacenamiento para cada caso. AWS permite centralizar todos los datos y producir estos análisis (que habrían llevado semanas in situ), en menos de un día.

Esto representa un ahorro extremadamente valioso de tiempo y dinero, y también un gran ejemplo de cómo combinar la inteligencia artificial, la dinámica de fluidos computacional y los modelos físicos, para obtener información muy valiosa. Esta información ayuda a explicar a los aficionados la importancia de la aerodinámica y la formulación en el competitivo mundo del ciclismo de pista.