Bahnradsport: "Datenanalyse hat in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen"

Pablo Hermoso Moreno: Der Einfluss ist enorm. Um Kraft zu sparen und Höchstgeschwindigkeiten zu erreichen, ist die Reduzierung des Luftwiderstands unerlässlich. Es gibt zwei Möglichkeiten den Luftwiderstand zu bekämpfen: Im Verhältnis zu anderen Radfahrern und im Verhältnis zu sich selbst. Erstens können Radfahrer ihre Spurposition ändern um die vom vorausfahrenden Radfahrer verdrängte Luft zu nutzen, der eine Luftblase in ihrem Kielwasser hinterlässt. Durch die Positionierung in diesem Kielwasser und die Unterstützung durch die aerodynamischen Anzüge, die sie tragen, können sich Fahrer in dieser Blase schützen und so wertvolle Energie (Watt) sparen. Zweitens können Fahrer ihre Frontfläche verkleinern um weniger Luft zu verdrängen. Dazu kann es gehören, die Position auf dem Fahrrad zu verändern und das Design der Ausrüstung zu optimieren.

Natürlich ist der Luftwiderstand proportional zum Quadrat der Geschwindigkeit, d. h. je schneller der Radfahrer in die Pedale tritt, desto mehr Luftwiderstand erzeugt er. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Radfahren ein Gleichgewicht der Kräfte ist: Diejenigen, die der Fahrer auf die Pedale bringt um schnell zu fahren, und diejenigen, die dieser Bewegung in Form des Rollwiderstands und des Luftwiderstands entgegenwirken.

Hermoso Moreno: Absolut. Seit den 1980er und 1990er Jahren tragen sie dazu bei, die Aerodynamik zu verbessern. Konkret bedeutet dies: Wenn ein Radfahrer seinen Luftwiderstand reduzieren möchte, ändert er entweder seine Position auf dem Fahrrad oder das Fahrrad selbst. Der Windkanal kann beides untersuchen, oft mit sehr guten Ergebnissen.

Doch diese Tests haben auch Nachteile: Sie sind äußerst energieintensiv und sehr teuer, ein Testtag kostet mehrere tausend Euro. Ein weiterer Nachteil besteht darin, dass diese Windkanäle einen Luftwiderstandswert ermitteln, jedoch nicht auf die genaue Ursache schließen lassen.

Mit der numerischen Strömungsmechanik (CFD) können Sie jedoch die aerodynamische Strömung virtuell testen, indem Sie numerische Simulationen durchführen, die Sie in der Cloud hosten können. Diese virtuellen Tests haben den Vorteil, dass sie sehr detaillierte Ergebnisse liefern, sodass sowohl Ingenieure als auch Fahrer den Ursprung des Luftwiderstands genau bestimmen und das Design des Fahrrads und/oder die Position des Fahrers entsprechend optimieren können.

Hermoso Moreno: AWS ist der offizielle Cloud-Infrastrukturanbieter für die UCI Track Champions League. Während Live-Rennen protokolliert, verarbeitet und analysiert AWS die Datenströme mithilfe seiner Amazon Kinesis- und Amazon DynamoDB-Datenbankdienste in Echtzeit und bietet so Echtzeiteinblicke für Fans, die an der Veranstaltung teilnehmen oder sie im Fernsehen oder über eine spezielle mobile App verfolgen.

Es gibt zwei Datenkategorien: Beschleunigung, Geschwindigkeit und Position auf der Strecke sowie biometrische Daten wie Leistung, Trittfrequenz und Herzfrequenz des Fahrers. Warner Bros. Discovery Sports hat den Datendienst AWS SageMaker getestet, um Datenanalysen durchzuführen und Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, um wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.

Hermoso Moreno: Ja und nein. In beiden Disziplinen kämpfen Fahrer oder Autos gegen den Luftwiderstand. In der Formel 1 geht es jedoch mehr um den Abtrieb, der sich auf die Haftung eines Autos auf der Straße auswirkt, während der Luftwiderstand für Radfahrer das Hauptanliegen ist.

Hermoso Moreno: Physik ist der grundlegende Kern des Radfahrens. Der Sieg bei einem Wettbewerb hängt nicht nur vom Radfahrer selbst ab, sondern auch von seiner Ausrüstung wie Fahrrad und Helm, die zwei Radfahrer mit gleicher Kraft und Leistungsfähigkeit trennen können. Aber es stimmt, dass die Datenanalyse in den letzten Jahren immer wichtiger geworden ist und jeder versucht, diese Daten maximal auszunutzen. Aus diesem Grund gibt es mittlerweile viele Trainer und technische Teams, die sich ausschließlich der Aerodynamik widmen. Aber ich denke immer noch, dass die Kraft und der Instinkt eines Fahrers weiterhin eine ebenso wichtige Rolle spielen. Bei einem Rennen bleibt die Platzierung von entscheidender Bedeutung. Sie müssen sicherstellen, dass Sie geschützt sind, um nicht zu viel Luft zu schnappen und gleichzeitig im Falle eines Angriffs reaktionsfähig zu sein.

Hermoso Moreno: Wenn ein Fahrer an der Spitze liegt, verdrängt er in seinem Kielwasser eine kleine Luftblase mit niedrigem Druck, die als Windschatten bezeichnet wird. Wenn Sie in dieser Blase direkt hinter ihnen sind und im Windschatten ziehen, sparen Sie 40 % Ihrer Energie! Die Reduzierung des Luftwiderstands durch Ausnutzung eines Windschattens hängt daher von der Position des Fahrers ab. Bei AWS entwickeln wir Methoden, um all diese Daten in Echtzeit zu analysieren, um den Fans die verschiedenen Strategien zum Kraftsparen durch Ausnutzung des Windschattens zu vermitteln. Auf diese Weise werden wir alle Informationen über die Beschleunigung, die Geschwindigkeit, das Gewicht der Fahrer, den in den Kurven ausgeübten Druck und sogar die Neigung der Strecke entsprechend der Position des Fahrers abrufen und alles in ein physikalisches Modell übertragen.

Aber vor diesen Berechnungen haben wir Hunderte von numerischen Strömungssimulationen durchgeführt, bei denen die Fahrer je nach Geschwindigkeit und relativer Position in unterschiedliche Windschattenkonfigurationen eingeteilt wurden. Ein maschinelles Lernmodell kombiniert dann die Ergebnisse dieser Simulationen mit dem physikalischen Modell, um genau zu bestimmen, wie viele Watt ein Fahrer durch das Draften einspart. Wie Sie in der Abbildung oben sehen können, die das Ergebnis der Nutzung des SageMaker-Dienstes von AWS ist, spart der Fahrer hinten 149,8 Watt, indem er im Windschatten des Fahrers vorne sitzt und seinen Luftwiderstand um 11,7 % reduziert.

CFD-Analysen sind rechenintensiv und zeitaufwändig. Bisher waren die Hunderte von CFD-Simulationen, die zur Durchführung dieser Studie erforderlich waren, nicht nur kostspielig, sondern mussten, wenn man sie vor Ort durchführen wollte, auch einen eigenen Hochleistungscluster aufbauen. AWS bietet eine schnelle Möglichkeit, CFD-Workloads in jeder Größenordnung bereitzustellen und abzuwickeln, ohne dass eine eigene Infrastruktur erforderlich ist. Sie können Jobs ausführen, die früher in den Bereich nationaler Labore oder der Großindustrie fielen. In nur ein oder zwei Stunden können Sie CFD-Software bereitstellen, Eingabedateien hochladen, Rechenknoten starten und Jobs auf einer großen Anzahl von Kernen abschließen. Sobald Ihre Arbeit erledigt ist, können die Ergebnisse visualisiert und heruntergeladen werden. Anschließend können alle Ressourcen beendet werden – man zahlt also nur für das, was Sie nutzen.

Aufgrund der inhärenten Skalierbarkeit von AWS haben Sie die Möglichkeit, mehrere Fälle gleichzeitig mit einem eigenen Cluster für jeden Fall auszuführen. Mit AWS können Sie alle Daten zentralisieren und diese Analysen, die vor Ort Wochen gedauert hätten, in weniger als einem Tag erstellen.

Dies stellt nicht nur eine äußerst wertvolle Zeit- und Geldersparnis da. Dieses Projekt ist auch ein großartiges Beispiel dafür, wie wir künstliche Intelligenz, numerische Strömungsmechanik und physikalische Modelle kombinieren können, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Informationen helfen den Fans, die Bedeutung von Aerodynamik und Entwurf in der Wettbewerbswelt des Bahnradsports zu erklären.