Pablo Hermoso Moreno, ingegnere esperto di intelligenza artificiale presso AWS (Amazon Web Services), spiega l'importanza cruciale dei dati aerodinamici nell'od
Pablo Hermoso Moreno, ingegnere esperto di intelligenza artificiale presso AWS , spiega l'importanza cruciale dei dati aerodinamici nell'odierno ciclismo su pista e come, grazie ad AWS, la centralizzazione e la diffusione di questi dati può consentire una comprensione senza precedenti di questa disciplina.È un impatto enorme. Ridurre la resistenza aerodinamica è essenziale per risparmiare energia e raggiungere la massima velocità.
Ci sono due categorie di dati: accelerazione, velocità e posizione sulla pista e i dati biometrici, come la potenza, la cadenza di pedalata e la frequenza cardiaca del ciclista. Warner Bros. Discovery Sports ha sperimentato il servizio dati AWS SageMaker per eseguire analisi dei dati e costruire modelli di apprendimento automatico per estrarre preziose informazioni dai dati raccolti.Sì e no. In entrambe le discipline i ciclisti o le auto lottano contro la resistenza aerodinamica.
Ma a monte di questi calcoli abbiamo eseguito centinaia di simulazioni di fluidodinamica computazionale, collocando i corridori in diverse configurazioni di scia in base alla loro velocità e posizione relativa. Un modello di apprendimento automatico combina poi i risultati di queste simulazioni con il modello fisico per determinare esattamente quanti watt un ciclista risparmia grazie all’effetto drafting.
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