¡®Big data¡¯, gran ciclista

El ciclista perfecto no existe, ni existir¨¢, aunque algunos lo hayan parecido (Anquetil, Merckx, Indurain...). Pero las nuevas tecnolog¨ªas van dibujando el ciclista cient¨ªficamente perfecto, es decir, el que conoce su fuerza y su flaqueza y las gestiona con el mayor provecho y el menor da?o, respectivamente. En la Vuelta a Espa?a del pasado a?o, el programa Luca de big data del equipo Movistar manej¨® entre 22 y 25 millones de datos de ocho de sus ciclistas relativos a su comportamiento en carrera. ¡°Y eso con un protocolo a¨²n limitado a 100 o 200 metros de cobertura entre ciclista y ordenador que reduce el nivel de datos por el estiramiento del pelot¨®n, los puertos de monta?a, las dificultades de recepci¨®n de datos¡±, afirma Pedro de Alarc¨®n, cient¨ªfico senior de datos del programa Luca. Si a esos datos se a?aden los acumulados en los entrenamientos y el resto de carreras, la cifra resulta mareante.

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Proteger el Big Data

C¨®mo usar los datos para que nadie se quede atr¨¢s

Conocer el rendimiento del ciclista para poder mejorarlo, es decir, utilizarlo en su mejor momento, es el objetivo de esos datos que, fundamentalmente, recogen ¡°la potencia, en relaci¨®n a distintas variables: trazado, dificultad, etc¨¦tera, el ritmo card¨ªaco para poder calcular la intensidad y la eficiencia¡±, seg¨²n Pedro de Alarc¨®n. Tras el marasmo de datos, subyace solo la idea de conocer la respuesta de cada corredor, ¡°de forma que el ciclista sepa en cada momento responder a la pregunta ?qu¨¦ me est¨¢ pasando?¡±, explica De Alarc¨®n. Durante la preparaci¨®n de la temporada ¡°un ordenador port¨¢til en la bicicleta recoge los datos de los sensores que acumulan datos al ritmo de una muestra por segundo. Todo eso se vuelca a un PC y se env¨ªa por internet¡±.

El control del corredor es casi total en un ciclismo ya altamente tecnificado. ?Y se pueden meter las sensaciones en el ordenador? Ese es el reto, establecer modelos matem¨¢ticos que eval¨²en esas sensaciones f¨ªsicas y an¨ªmicas que experimenta un ciclista. Algo que, en cierto modo, ya sucede con los potenci¨®metros, tan popularizados por la mirada cabizbaja de Chris Froome viendo el poder de sus vatios por pedalada, que le indican si va a cazar o va a ser cazado. Pero el big data va m¨¢s all¨¢. En la medida que se ampl¨ªe su cobertura, las sensaciones del ciclista estar¨¢n m¨¢s controladas y avaladas por la experiencia no solo del momento sino de todo el proceso de entrenamiento seg¨²n cada corredor ¡°porque a cada ciclista le afectan diferentes variables y su eficiencia e intensidad son diferentes. No es lo mismo Valverde que Nairo, son ciclistas distintos con objetivos a veces distintos¡±.

Datos atmosf¨¦ricos

Ese nivel de datos se incrementar¨¢ mediante el desarrollo cient¨ªfico de la tecnolog¨ªa y la superaci¨®n de adversidades. ¡°Porque en esos datos habr¨¢ que incluir cuestiones atmosf¨¦ricas como la humedad, la presi¨®n, etc¨¦tera, para que la muestra sea a¨²n m¨¢s expl¨ªcita¡±. La transmisi¨®n y conocimiento de datos en carrera en tiempo real cerrar¨¢n este primer ciclo de la ciencia de datos aplicada al ciclismo, ¡°que no ha hecho sino comenzar¡±, explica De Alarc¨®n.

Y entre sensores y ordenadores, vive el ciclista, que al parecer ha aceptado de buen grado las nuevas tecnolog¨ªas a pesar del estereotipo de rudos deportistas. Si el ciclista perfecto no ha llegado, s¨ª se le espera. En un deporte tan definido por los impulsos y los imponderables, el ciclista cient¨ªfico est¨¢ a la vuelta de la esquina. Los datos le definen. Aunque siempre mandar¨¢n sus piernas.