Pablo Hermoso Moreno, ingeniero de inteligencia artificial de AWS (Amazon Web Services), explica en esta entrevista distribuida a través de Eurosport, la importancia crucial de los datos aerodinámicos en el ciclismo de pista actual. Y cómo, gracias a AWS, la centralización y difusión de estos datos nos da una visión sin precedentes de esta disciplina.
¿Cuál es el impacto de la aerodinámica en el ciclismo de
pista hoy en día?
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.
En este sentido, ¿las pruebas en el túnel de viento han
sido una verdadera revolución?
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 dos 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
¿Es cierto que el ciclismo de pista está inspirado en la
Fórmula 1 en términos de aerodinámica?
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.
¿Podrías afirmar que las matemáticas y la física son
ahora más importantes que la fuerza 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.
¿Cuál es la importancia en la pista de estar ‘a rebufo’ de
un competidor?
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.
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.
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