Hoewel wielrennen van oudsher een conventionele sport is, is het ook een sport waarin technologie een belangrijke bijdrage heeft geleverd aan de ontwikkeling van de sport. Denk maar eens aan de introductie van de op sensortechnologie gestoelde fietscomputers en wattagemeters, maar ook aerodynamische kleding en het effect dat testen in windtunnels hebben op de prestaties. En dan hebben we het nog niet eens over het basismateriaal gehad: de fiets. Ook deze lijkt tegenwoordig rechtstreeks uit een AI-lab te komen. Je zou bijna vergeten dat wielrenners ook nog moeten trappen om vooruit te komen. Hoe opvallend is het dat uitgerekend de als conservatief bekendstaande wielerwereld AI in haar armen heeft gesloten?
Data meets data
Op zich een logische ontwikkeling, want AI drijft op data en met name professionele wielrenners brengen veel data voort. Gegevens over gewicht, lichaamslengte, voeding, wattages, de ideale fietshouding: alles is input voor de ontwikkeling van nieuwe AI-modellen. De output is een zo efficiënt mogelijk trainingsprogramma of een perfecte fietshouding. Met seconden winst als uiteindelijk resultaat.
Trainers en voedingsdeskundigen van de wielerploeg Visma-Lease a Bike bijvoorbeeld analyseren met behulp van AI-modellen alle data van hun renners, inclusief het parcours dat ze afleggen en de weersomstandigheden waaronder ze dat doen. Op basis daarvan wordt voor iedere renner een specifieke energiebehoefte berekend door het AI-model. Het concept is enigszins gekopieerd van concurrent Ineos Grenadiers, het succesvolste team van het afgelopen decennium, dat erom bekend stond data tot in detail te ontleden om een maximale winst te behalen.
AI bepaalt de kwaliteit van het materiaal
Wat de fietsen zelf betreft, is er in de loop der jaren ook veel verbeterd. Op het eerste oog wijken de modellen van nu niet al te veel af van de fietsen waarop Fausto Coppi en Eddy Merckx hun successen boekten. Ze hebben nog steeds 2 wielen, een krom stuur en een zadel, maar het materiaal waar bijvoorbeeld frames van gemaakt worden (staal, aluminium, carbon, titanium) is nogal veranderd. En AI speelt daarbij een steeds belangrijkere rol. Fietsmerken en -ontwikkelaars stoppen allerlei data over de verschillende materialen die ze gebruiken voor het produceren van een fiets in AI-modellen. Na het verwerken en analyseren van deze gegevens kunnen de ingenieurs een volgende ontwikkelingsslag doorvoeren en rolt er in no time een verbeterde versie van de band.
Voorspelling van uitslagen
En dan is er nog een onderzoek van de Universiteit van Antwerpen naar de mate waarin AI uitslagen van eendagswedstrijden kan voorspellen. Op basis van historische data van de deelnemers en AI is een computersysteem ontwikkeld dat een vrij nauwkeurige voorspelling over de uitslag kan doen. Op wiewintdekoers.be kun je deze voorspellingen volgen. Voor de Ronde van Vlaanderen van afgelopen voorjaar voorspelde het systeem Mathieu van der Poel als winnaar. Maar dat hadden jij en ik ook kunnen voorspellen 😉
Schakel een tandje bij
Wat voor het wielrennen geldt, is ook van toepassing op de inzet van AI-technologie in andere branches. De technologie is er niet ter vervanging van de mens, maar een hulpmiddel voor de mens bij zijn streven naar efficiëntere (arbeids)prestaties of betere werkomstandigheden. Ben je benieuwd met welke AI-oplossingen wij de ontwikkelingen in jouw bedrijf kunnen versnellen? Spring op je fiets, schakel een tandje bij en haak bij ons aan. Samen kijken we wat de mogelijkheden zijn en wat haalbaar is met AI binnen jouw organisatie. We maken er geen tijdrit van, maar nemen rustig de tijd om te kijken waar jij winst kunt behalen.
