O WorldTour está enredado em dados de desempenho e espera que a inteligência artificial possa desembaraçar os fios. A UAE Emirates está liderando uma corrida armamentista de IA com um bot de dados chamado “Ana”, que os insiders acreditam poder transformar o futuro do desempenho da equipe.
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“Trabalhamos há anos com nossos parceiros nos Emirados Árabes Unidos em nossa própria plataforma de dados. Agora está chegando a estágios que são realmente fenomenais”, disse o coordenador de desempenho da equipe, Jeroen Swart.
“As capacidades [da inteligência artificial] são incríveis. É para onde estamos caminhando no momento. Está em processo de ser transformador”, disse Swart quando questionado sobre o assunto pela Velo, da Outside USA.
Swart e a UAE Emirates já estão observando um Tadej Pogačar pixelado correndo por uma renderização de realidade alternativa do Tour de France.
Prescrições de treinamento ultra-focadas, direção de corrida respaldada por dados e protocolos de nutrição e recuperação micro-gerenciados podem chegar muito em breve.
“Temos a capacidade de pedir insights à inteligência artificial, e ela nos dá respostas muito únicas”, disse Swart no mês passado no acampamento da equipe dos Emirados Árabes Unidos.
“A parte mais difícil agora é pensar no que perguntar. Estamos recebendo as respostas, mas precisamos saber quais devem ser as perguntas, e perguntas únicas que não são imediatamente óbvias. Então, isso é realmente o que temos que fazer agora. Porque temos a capacidade”, disse Swart.
A inteligência artificial já está transformando os mundos das finanças, medicina e manufatura.
O ciclismo profissional, e a corrida pelo Tour de France, pode ser o próximo.
Perdido nos dados
Potência, frequência cardíaca, cadência.
VFC, sono, massa corporal.
Carboidratos, proteínas, sódio.
Umidade, velocidade do vento, pressão atmosférica.
CdA, pressão dos pneus… entendeu?
Uma equipe do WorldTour tem um banco de dados que impressionaria um analista de Fórmula 1.
Mas, como reconheceu o chefe de desempenho da Red Bull-Bora-Hansgrohe, Dan Lorang, mais números não significam mais conhecimento.
Muitas das métricas mais preciosas do ciclismo profissional estão isoladas, independentes e aparentemente impossíveis de correlacionar.
“Seria um grande próximo passo se pudéssemos reunir todos esses dados que coletamos e que vivem em lugares diferentes”, disse Lorang à Velo.
“Abastecimento, temperatura corporal, biomarcadores, sono, tudo isso. Ser capaz de juntar tudo em um lugar e obter informações e previsões seria um grande avanço.
“Se pudéssemos entender como cada variável influencia e muda as outras, mudaria toda a nossa abordagem”, disse Lorang em uma recente ligação.
Os desenvolvedores de inteligência artificial podem não estar longe de resolver o problema de dados de Lorang.
“Big data” já tem influenciado o desempenho de elite há várias temporadas, e a UAE Emirates está impulsionando ainda mais esse potencial.
Engenheiros de desempenho como Dan Bigham (Red Bull) e Billy Fitton (Ineos Grenadiers) usam simulações e modelos para determinar escolhas de pneus, estimar tempos de escalada e muito mais.
A Visma-Lease a Bike tem um aplicativo alimentado por inteligência artificial para dizer aos ciclistas o que comer, dependendo da carga de treino. A Team Lotto está desenvolvendo um painel que digere dados de recuperação para informar futuras decisões de treinamento.
Um “ChatGPT do ciclismo” pode ser o próximo.
‘Big data’ para microtreinamento?
Swart não sabe até onde seu programa de inteligência artificial em progresso pode chegar. Mas ele e o resto da comunidade de fisiologia concordam em um resultado ótimo.
“O próximo passo seria entender como usar melhor todos os nossos dados para prever desempenho. Ou para prever qual é a melhor intervenção para obter o melhor resultado de um ativo”, disse Lorang, da Red Bull.
“Então, ter uma compreensão mais próxima de quanto treinamento e intensidade são necessários para obter o melhor efeito. Basicamente, uma maneira melhor de aprender com o passado e projetá-lo no futuro”, disse Lorang.
A comunidade de resistência já esgotou seu entendimento dos ciclos de treinamento, carboidratos e coeficientes aerodinâmicos.
Os especialistas em desempenho não acreditam que restem peças de frutas fáceis de colher.
O treinador da Decathlon-Ag2r La Mondiale, Stephen Barrett, acredita que a inteligência artificial pode ajudar a alcançar a maçã que está no topo da árvore.
“O próximo passo realmente é usar todos esses dados para aprender como microtreinar os ciclistas”, disse Barret à Velo. “Então, entender exatamente como cada tipo de ciclista responde a um novo tipo de estímulo.
“Nós, como treinadores, não podemos mais perder tempo e dar prescrições de treino erradas aos atletas”, disse ele.
Atalhos para os treinadores?
Cada ciclista reage de maneira diferente a diferentes estímulos de treinamento.
Saber qual alavanca fisiológica puxar e quando é tanto arte quanto ciência. É por isso que os melhores atletas normalmente trazem seus treinadores de confiança para suas novas equipes – como, mais recentemente, Tom Pidcock e Kurt Bogaerts.
A inteligência artificial nunca substituirá os treinadores humanos, mas pode acelerar como eles trabalham.
Um bot inteligente como o “Ana” da UAE poderia reduzir o tempo de tentativa e erro necessário antes que um treinador desbloqueie totalmente o potencial de um atleta.
“Temos uma compreensão tão boa agora da fisiologia humana, mas, frequentemente, o treinamento é muito genérico. É apenas ligeiramente adaptado para cada ciclista”, disse Barrett.
“No entanto, os ciclistas estão todos em diferentes estágios de desenvolvimento e progredindo em níveis diferentes. Você não pode usar as mesmas ideias para dois ciclistas porque eles podem atingir os mesmos watts por quilo – especialmente agora que tudo é tão marginal.
“Ser capaz de usar melhor os dados que temos sobre cada indivíduo poderia mudar isso”, disse Barrett. “Temos que continuar avançando com todas essas informações que temos para descobrir o que funciona para cada ciclista específico. E precisamos ser capazes de descobrir isso rapidamente na carreira do atleta.”
Bots de inteligência artificial podem ser ‘transformadores’
Avanços na ciência do treinamento significam que a lacuna fisiológica entre a frente e o fundo do pelotão está diminuindo. Não há mais algo como uma “bicicleta ruim” no WorldTour. Da mesma forma, “bonking” é coisa de outra era.
Muitas equipes entendem que os dados agora podem ser tão decisivos quanto campos de altitude, sessões de intervalo ou géis de carboidrato.
É por isso que a UAE Emirates tem trabalhado em sua solução de supercomputador de inteligência artificial há algum tempo. A equipe tem o benefício de um orçamento de blockbuster e uma indústria de dados emergente em sua pátria Emiratense.
Swart contou pela primeira vez à Velo sobre o projeto de dados da equipe no início de 2024. Doze meses e uma tripla coroa de Pogačar depois, Swart acredita que sua equipe e seus parceiros estão à beira de uma grande descoberta.
“As capacidades [da inteligência artificial] são incríveis. É para onde estamos caminhando no momento”, disse Swart. “Está em processo de ser transformador. Então, temos que descobrir como melhor utilizar essa tecnologia e onde obter os benefícios. Essa é uma área muito importante em que estamos trabalhando.”
Uma realidade alternativa para Pogačar governar
Swart deu algumas dicas sobre o que está por vir para Pogi e Co.
A equipe tem experimentado com instalações de realidade alternativa fornecidas por seu parceiro Analog – uma iniciativa de IA com sede em Abu Dhabi que “está criando soluções de inteligência artificial centradas nas necessidades humanas, estreitando efetivamente a lacuna entre potencial e realidade.”
Os ciclistas usaram headsets 3D para assistir a simulações de corrida interligadas que revelam insights que de outra forma seriam invisíveis do carro do diretor ou dos gráficos de desempenho dentro do TrainingPeaks.
“Eles trouxeram um perfil 3D de uma das etapas do Tour”, explicou Swart. “E então pudemos pedir ao ‘Ana’ para nos mostrar como a corrida se desenrolou usando pequenos ciclistas em miniatura.
“Ele poderia nos contar histórias-chave, particularmente focando em Tadej e nos dados que tem sobre ele. ‘Ana’ poderia nos mostrar como foi o desempenho dele e como isso se desenrolou na corrida. Então você obtém uma narrativa. Isso começa a dar insights que você não necessariamente percebeu em outro lugar”, disse ele.
“E posso fazer isso em questão de um minuto, em qualquer idioma do mundo.”
‘É um elemento em que todos têm que tentar investir’
Os rivais da super equipe da UAE Emirates, Red Bull-Bora-Hansgrohe e Visma-Lease a Bike, confirmaram à Velo que não têm nenhum programa de inteligência artificial sofisticado em andamento.
As equipes de Roglič, Vingegaard e Remco Evenepoel podem precisar desenvolver suas próprias versões do “Ana”, rapidamente.
A equipe número 1 do mundo, UAE Emirates, obteve uma vantagem inicial com sua tecnologia “transformadora”.
“Isso é algo em que, no futuro, as equipes têm que investir mais dinheiro”, disse Swart. “Acho que é um elemento em que todos têm que tentar investir.”
Swart brincou que sua solução de inteligência artificial não pode decifrar o Milan-San Remo para Pogačar.
Mas quem sabe, pode fazer isso em breve.
“As respostas mais interessantes da IA? Acho que descobriremos isso no futuro”, disse Swart.