人工智能军备竞赛将重塑精英赛车和训练

世巡赛纠结于性能数据，并希望人工智能能够解开线索。

阿联酋 阿联酋航空正在利用名为“Ana”的数据机器人引领一场人工智能军备竞赛，内部人士认为该机器人可能会改变团队未来的绩效。

– 我们多年来一直与阿联酋的合作伙伴在我们自己的数据平台上合作。现在已经进入了非常惊人的阶段，”团队绩效协调员 Jeroen Swart 说道。

– [人工智能] 的能力非常疯狂。这就是我们目前的目标。它正处于变革的过程中，”斯沃特在被问及这个话题时说道。维洛。

Swart 和阿联酋航空已经在观看像素化的塔德杰·波加阿尔通过替代现实渲染的比赛环法自行车赛。

以激光为中心的训练处方、数据支持的比赛指导以及微观管理的营养和恢复方案可能很快就会到来。

“我们有能力向人工智能询问见解，它给我们带来了非常独特的答案，”斯瓦特上个月在阿联酋队训练营说道。

– 现在最困难的部分是考虑要问什么。我们正在得到答案，但我们需要知道问题是什么，以及不是立即显而易见的独特问题。所以这确实是我们现在必须做的。因为我们有能力，”斯沃特说。

人工智能已经在改变金融、医药和制造业的世界。

职业自行车赛和环法自行车赛可能是下一个目标。

迷失在数据中

功率、心率、步频。

HRV、睡眠、体重。

碳水化合物、蛋白质、钠。

湿度、风速、气压。

CdA、轮胎压力……了解了吗？

世界巡回赛车队有一个会给一级方程式分析师留下深刻印象的数据库。

但正如红牛-博拉-汉斯格雅绩效主管 Dan Lorang 所承认的那样，更多的数字并不意味着更多的知识。

职业自行车运动中许多最宝贵的指标都是孤立的、独立的，而且似乎无法关联。

“如果我们能够将我们收集的来自不同地方的所有数据汇集在一起​​，这将是一个巨大的下一步，”洛朗告诉我们维洛。

– 补充能量、体温、生物标志物、睡眠等等。能够将其整合到一个地方并从中获取信息和预测将是一个巨大的突破。

“如果我们能够理解每个变量如何相互影响和改变，就会改变我们的整个方法，”洛朗在最近的一次电话会议上说道。

人工智能开发人员可能距离解决 Lorang 的数据问题并不遥远。

“大数据”已经在几个赛季中影响着精英球员的表现，阿联酋航空正在进一步发挥这一潜力。

Dan Bigham（红牛）和 Billy Fitton（英力士掷弹兵）等性能工程师使用模拟和模型来确定轮胎选择、估计爬坡时间等。

Visma-Lease a Bike 有一款人工智能应用程序，可以根据骑手的训练负荷告诉他们该吃什么。Team Lotto 正在开发一个仪表板，可以消化恢复数据，为未来的训练决策提供信息。

下一个可能是“循环ChatGPT”。

用于微培训的“大数据”？

斯沃特不知道他正在进行的人工智能项目能走多远。

但他和生理学界的其他成员都同意最佳结果。

– 下一步是了解如何更好地使用我们的所有数据来预测性能。或者预测什么是最佳干预措施，可以从资产中获得最佳结果，”红牛的洛朗说。

– 因此，更深入地了解需要多少训练和强度才能获得最佳效果。基本上，这是一种从过去学习并将其投射到未来的更好方法，”洛朗说。

耐力界已经充分了解了训练周期、碳水化合物和空气动力学系数。

性能专家认为没有任何容易摘取的果实。

迪卡侬-Ag2r La Mondiale 培训师 Stephen Barrett 认为，人工智能可能有助于摘取树顶上的苹果。

“下一步实际上是使用所有这些数据来学习如何对骑手进行微训练，”巴雷特告诉维洛。– 因此，准确了解每种类型的骑手对新型刺激的反应。

“作为教练，我们不能再浪费时间，给运动员提供错误的训练处方，”他说。

为教练偷工减料？

每个骑手对不同的训练刺激都有不同的反应。

知道何时拉动哪个生理杠杆既是艺术也是科学。这就是为什么顶级运动员通常会将他们信任的教练带到他们的新球队 - 就像最近一样，汤姆·皮德科克和科特·博加茨。

人工智能永远不会取代人类教练，但它可以快速推进他们的工作方式。

像阿联酋的“Ana”这样的智能机器人可以减少教练完全释放运动员潜力之前所需的反复试验。

– 我们现在对人类生理学有了很好的了解，但训练通常非常通用。它只是针对每个骑手进行了轻微的定制，”巴雷特说。

– 然而，骑手都处于不同的发展阶段和不同水平的进步。你不能仅仅对两个骑手使用相同的想法，因为他们可以达到相同的每公斤瓦数，尤其是现在一切都如此微不足道。

“能够更好地利用我们拥有的每个人的数据可能会改变这一点，”巴雷特说。– 我们必须继续推进所有这些信息，我们必须找出适合每个特定骑手的方法。我们需要能够在运动员的职业生涯中快速弄清楚这一点。”

人工智能机器人可能具有“变革性”

训练科学的进步意味着主部队前后队之间的生理差距正在缩小。不再有“糟糕”的 WorldTour 自行车了。同样，“疯狂”也是另一个时代的事情了。

许多团队都知道数据现在可以像高原训练营、间歇训练或碳水化合物凝胶一样具有决定性作用。

这就是阿联酋航空长期以来一直致力于人工智能超级计算机解决方案的原因。该团队受益于阿联酋本土的巨额预算和蓬勃发展的数据产业。

斯沃特优先告诉维洛2024 年初团队的数据项目。

十二个月后，在波加阿尔三冠王之后，斯瓦特相信他的团队及其合作伙伴正处于突破的边缘。

– [人工智能] 的能力非常疯狂。这就是我们目前的目标，”斯沃特说。– 它正处于变革过程中。因此，我们必须弄清楚如何最好地利用该技术以及从哪里获得好处。这是我们正在努力的一个非常关键的领域。”

波加阿尔统治的另一个现实

斯沃特给出了一些关于未来的暗示波吉和公司。

该团队一直在修改其合作伙伴 Analog 提供的替代现实设施 –一家总部位于迪拜的人工智能企业即——围绕人类需求制定人工智能解决方案，有效缩小潜力与现实之间的差距。——

骑手使用 3D 耳机观看相互关联的比赛模拟，这些模拟揭示了从导演的汽车或 TrainingPeaks 中的表现图表中看不到的见解。

“他们提供了巡回赛其中一个赛段的 3D 剖面图，”斯沃特解释道。– 然后我们可以请“Ana”向我们展示如何使用微型自行车手来进行比赛。

– 它可以告诉我们关键故事，特别是关注塔德吉及其拥有的数据。安娜可以向我们展示他的表现以及比赛中的表现。这样你就得到了一个叙述。这开始给你带来在其他地方不一定能获得的见解，”他说。

– 我可以用世界上任何语言在一分钟内完成此操作。 –

“这是每个人都必须尝试投资的一个要素”

阿联酋航空超级车队的竞争对手 Red Bull-Bora-​​Hansgrohe 和 Visma-Lease a Bike 均已确认维洛他们没有任何奇特的人工智能程序正在开发中。

Rogliä、Vingegaard 和 Remco Evenepoel 的团队可能需要快速开发自己的“Ana”版本。

世界排名第一的阿联酋航空队凭借其“变革性”技术获得了先发优势。

“这是未来团队必须投入更多资金的事情，”斯沃特说。“我认为这是每个人都必须尝试投资的一个要素。”

斯沃特开玩笑说他的人工智能解决方案无法为波加阿尔取消米兰-圣雷莫的选择。

但谁知道呢，可能很快就会发生。

– AI 最有趣的答案？我想我们将来会发现这一点，”斯沃特说。