Így eszik a Jumbo-Visma a Tour-on: Gépi tanulás

Szerző: Jiri Kaloc

Hogyan segítheti a gépi tanulás a profi kerékpárosokat? A Tour de France-on sok csapat veszi komolyan a táplálkozást, a Jumbo-Vismánál azonban senki nem tesz többet a tökéletes menüért. Az egyik dolog, ami megkülönbözteti őket, az az, ahogy a technológiát használják.

Rengeteg szempont számít

Nem könnyű feladat pontosan kiszámítani, hogy milyen összetevőkre és mennyi kalóriára van szüksége az egyes versenyzőknek. Nem is olyan régen a csapat táplálkozási szakemberei hetekkel, vagy akár hónapokkal a Tour kezdete előtt elkezdték összeállítani a becsléseket. Először a teljesítményt, majd a testsúlyt és a testösszetételt vizsgálták meg. A versenyen azonban mindig akadnak előre nem látható tényezők. Az időjárás, a csapatstratégia és sok más dolog változik, amikhez az étkezéseknek is alkalmazkodnia kell.

Asker Jeukendrup, a Jumbo-Visma táplálkozási vezetője elmondta, hogy nemrég még minden versenyző számára táblázatot készített, hogy ez alapján kiszámítsa az optimális bevitelt, és azt étkezésekké alakítsa át.

„Nagyon időigényes folyamat volt, ráadásul egyszerre csak 2 versenyzőre tudtam számolni. Igyekeztünk fejleszteni a módszert, de az igazi előrelépés a Jumbo Foodcoach alkalmazás elindítása volt, ami elvégzi helyettünk a számításokat és azt is megmondja, milyen ételekkel vihetik be a versenyzők az optimális mennyiségű tápanyagokat. A Jumbo nagyszerű partner, amit folyamatosan még jobbá teszünk.”

Adatgyűjtés

Nagy ugrás volt a csapat számára az applikáció, ami segít automatizálni a folyamatot. Ahhoz azonban, hogy hatékonyan működhessen, rendelkeznie kell minden szükséges adattal. A következőkről van szó:

  • Minden csapattag kerékpárján egy Garmin eszköz gyűjti az adatokat az útvonalról, a teljes távról, a szintemelkedésről, stb.
  • Egy teljesítménymérő figyeli az elégetett kalóriákat.
  • A versenyzők egyéni súlya, magassága és szerepe (sprinter, mászó, stb.)
  • Időjárás-előrejelzés a versenyzők GPS-helymeghatározási adataival kombinálva, mely segít kiszámítani a napi jellemzőket (hát-, vagy szembeszél, stb.)

Az adatok összegyűjtését és megjelenítését a Smartbase, egy adatkezelési és elemzési platform biztosítja. A Jumbo-Visma edzői is ezt a felületet használják az adatbevitelhez.

Felügyelt tanulás

A következő lépés az adathalmaz megtisztítása a hibáktól. Ha például egy kerékpáros elfelejti kikapcsolni Garminját egy szakasz végén, akkor ki kell zárni azokat az adatokat, amiket a készülék az út vége után gyűjtött. Bizonyos változókat relatívvá kell tenni, hogy könnyen összehasonlíthatóak legyenek a szakaszok és versenyek. Majd elkészülnek az előrejelzések.

A Jumbo-Visma felvitt példaedzéseit használva tanulta meg az algoritmus, hogy melyik versenyzőnek, milyen teljesítményhez, mennyi kalóriára van szüksége.

Sokkal pontosabb

Mindez nagyszerűnek hangzik, de a kérdés, hogy vannak-e olyan pontosak az előrejelzések és számítások, mint ha manuálisan készítenék el őket a szakértők. Ahhoz, hogy ez kiderüljön, ugyanazzal a módszerrel lemérték mind a két verzió pontosságát. A mutató 0-100% között jelzi a modell és a valóság közötti kapcsolat erősségét. Az eredmények szerint a gépi modell 82%-ot ért el, a manuális előrejelzések pedig csak 52%-ot. Nem csak pontosabb az algoritmus, de gyorsabb is, így a szakértőknek több ideje van reagálni a váratlan tényezőkre.

Kalóriákból étkezések

A Jumbo Foodcoach alkalmazás összeköti a szálakat. Amikor a táplálkozási szakértő beírja a gépi tanulás során kapott optimális kalóriaszámot, máris kidobja a mintaételeket, melyek éppen annyi tápanyagot tartalmaznak, amennyi kell. Annyira könnyű így összeállítani az étrendet! Valószínűleg ez az app az egyik fő oka annak, hogy a Jumbo folyamatosan nyer. Az alkalmazást megnézheted az AppStore-ban vagy a Google Play-en is!