Movistar Team: Los mejores ciclistas, el mejor cuerpo técnico, la mejor estrategia … y Big DataAI of Things 26 enero, 2017 By Mikel Zabala, PhD (Sport Scientist, Profesor Titular de la Universidad de Granada y miembro del equipo de entrenadores de Movistar Team), Javier Carro (Data Scientist en LUCA) y Pedro A. de Alarcón, PhD (Data Scientist en LUCA). Los mejores ciclistas, el mejor cuerpo técnico, la mejor estrategia…y Big Data. Cómo el Movistar Team seguirá siendo el mejor equipo en 2017. 29 de Agosto de 2016, 10ª etapa de La Vuelta a España en la que se subía a los lagos de Covadonga. A 40km de meta, el Mirador del Fito, un puerto de 1ª Categoría en el que el equipo Movistar tira del grupo con fuerza, evitando que un grupo de escapados se hagan con la etapa. La sorpresa espera a 7 kilómetros de meta, Alberto Contador lanza un fuerte ataque el cual es respondido por Nairo Quintana y juntos empiezan a alcanzar a fugados, y finalmente a 3.6km de meta, Nairo atrapa al primer fugado para marchar en solitario a meta. Esta es la belleza del ciclismo, protagonizada por unos deportistas dealtísimo rendimiento, gran capacidad de sufrimiento y coordinadosestratégicamente para que uno de ellos se alce con el triunfo. Detrás de elloshay un cuerpo técnico que se encarga de planificar los entrenamientos, lasrecuperaciones, de cuidar el estado físico y anímico de los corredores, detener a punto las bicis… tanto trabajo que al final merece la pena cuando vemos etapas como esta. En 2017 el equipo Movistar dirigido por Eusebio Unzué volverá a contar con Nairo Quintana y Alejandro Valverde como grandes líderes de un plantel que mezcla veteranía y juventud (10 ciclistas menores de 26 años) … pero lo queremos todo, queremos que nuestros ciclistas usen los datos que generan tanto en entrenamientos como en carrera para mejorar individualmente y mejorar en equipo. Por hacernos una idea del volumen de datos, sólo en La Vuelta a España contamos con más de 25 millones de muestras generadas por los 8 corredores del equipo. La revolución del Big Data también llega al ciclismo y en LUCA la queremos poner en práctica. Las grandes competiciones de ciclismo, como La Vuelta a España, el Giro de Italia o el Tour de Francia se desarrollan en cientos de kilómetros, decenas de horas de esfuerzo y al final, son unos pocos segundos lo que separan al ganador del segundo clasificado. Por tanto, en un deporte tan competitivo y “tecnificado” como el ciclismo profesional, es clave encontrar herramientasque ayuden a conseguir mejoras marginales que sumadas dan la victoria. Video: Chema Alonso, el CDO de Telefónica, presenta en la presentación del Movistar Team. Según este artículo de Harvard Business Review, sólo un 1% de mejora sobre determinadas variables que afectan al rendimiento es lo que está detrás del espectacular aumento del palmarés olímpico del equipo de ciclismo en pista de Reino Unido. Se trata de analizar cuidadosamente todos los aspectos que pueden afectar al ciclista y su rendimiento (desde la aerodinámica del casco hasta el tiempo de traslado desde la villa olímpica a la pista…) y actuar sobre ellas aunque sea de forma mínima… y la suma de diferencias marginales produce la victoria. Desde LUCA, nuestra portación, será aplicar la potencia del Big Data y la Ciencia de Datos para identificar las variables donde actuar y mejorar. Durante la presentación del equipo Movistar para latemporada 2017, Chema Alonso, Chief Data Officer de Telefónica ha avanzado parte del trabajo que estamos realizando junto a Mikel Zabala profesor de la universidad de Granada con una larga trayectoria académica y profesional en Sport Science y queforma parte del Staff Técnico de entrenadores del equipo. Mikel usa los datos generados por los computadores de los ciclistas del equipo tanto en entrenamiento como en carrera así como otras variables asociadas al corredor (test de esfuerzo, alimentación…). Estos datos sirven a Mikel como base para generar una serie de variables complejas y modelos matemáticos que permiten analizar el rendimiento y desgaste físico del ciclista, lo cual es un input crítico para la planificación y personalización de los entrenamientos. El objetivo último es que el ciclista llegue en un estado óptimo de forma a la competición, y que durante la misma pueda cumplir perfectamente su rol dentro del equipo y recuperarse adecuadamente. Para analizar los datos extraídos del computador de la bici podemos encontrar software gratuito y compatible con la mayoría de formatos dearchivos como GoldenCheetah o TrainingPeaks. Ambas plataformasproporcionan información muy técnica y valiosa, sin embargo, nosotros nosproponemos llegar un poco más lejos, creando una herramienta de análisis adaptada a las necesidades específicas del equipo y que use los últimos modelos estadísticos y técnicas de Machine Learning de forma que podamos proporcionar al equipo conocimiento diferencial tanto en los entrenamientos como en competición. Algunas de las líneas de trabajo que estamos desarrollando son: Modelización temporal del pico de forma de cada corredor de forma que podamos predecirlo y ajustarlo con entrenamiento al tiempo donde ocurre la competición.Determinación de las variables del contexto de entrenamiento (perfil de altitud, meteorología…), del entrenamiento y delcorredor que más impactan en el rendimiento y sus sensaciones subjetivas.Contrastar los roles adoptados en carrera por los ciclistas con variables de rendimiento y fatiga para alimentar la estrategia desiguientes etapas y planificar la recuperación de los corredores. Empezamos a pedalear fuerte, nos espera un 2017 ¡ lleno de victorias! Big Data y Marketing: ¿Un matrimonio destinado al éxito?Y tú, ¿te atreves con el reto Big Data?
Álvaro Alegria Meunier Principales retos para la adopción del metaverso En un post anterior dedicado al metaverso explicaba en qué consiste el metaverso y veíamos qué oportunidades iba a ofrecer a las empresas. Hoy quiero compartir otros retos que, en...
Telefónica Tech Boletín semanal de ciberseguridad, 25 de junio — 1 de julio Kaspersky investiga ataques a sistemas de control industrial Investigadores de Kaspersky han investigado una campaña de ataques que se centraba en diversos países del continente asiático, y que estaba dirigida...
Paloma Recuero de los Santos ¿Cómo hablar a los niños sobre la Inteligencia Artificial? Desde la conocida como “generación de los constructores”, los nacidos entre 1925 y 1944, a los pequeños “alfa”, los hijos de los “millenials”, la tecnología ha ido ganando terreno...
Aarón Jornet Cómo funciona Lokibot, el malware que utiliza Machete para robar información y credenciales de acceso Machete es un grupo dedicado al robo de información y el espionaje. Utiliza distintas herramientas, entre las que se encuentra LokiBot.
AI of Things Descubre lo que tienes que saber sobre 6G Promete aterrizar en 2030 y tener pruebas piloto en 2026. Pero sobre todo, promete múltiples mejoras en términos de conectividad. Nos referimos al 6G, la sexta generación de redes móviles que...
Nacho Palou Lucía y Marina: #MujeresHacker que se lanzan a la piscina del campus 42 Lucía, experta tech, y Marina, estudiante de 42, comparten su experiencia e intercambian opiniones tras pasar por las Piscina del campus 42 de Telefónica