Sensori ultra moderni sono posti sotto il sellino di ogni corridore, e i dati analizzati grazie a machine learning e analytic predittivi

peloton

Uno degli aspetti più emblematici e peculiari del Tour de France è il ‘peloton’: il gruppo di ciclisti che militano in squadre rivali ma collaborano per inseguire i leader della gara. Si tratta di un complesso gioco di equilibri a cui Dimension Data ha dato il nome di pelotonomics. Ogni anno, al Tour de France, si raccolgono milioni di dati forniti dagli stessi ciclisti nel momento stesso in cui inizia la gara fino alla tappa finale degli Champs-Élysées a Parigi.

Il peloton è una contraddizione dinamica, cooperazione e accanita competizione insieme: ciclisti rivali sono costretti a collaborare per avere le migliori opportunità di vittoria sia individuale che di squadra. Nel corso di una gara può quindi trasformare quello che sembra un vantaggio inattaccabile dei ciclisti in fuga in una scommessa.

È proprio questo il successo del peloton. Per tutti i rischi e la cooperazione forzata della competizione, la rimonta del gruppo offre una grande ricompensa. I corridori posizionati nel mezzo del peloton possono avvantaggiarsi di una minore resistenza al vento di quasi il 40%, il che significa che spesso la squadra nasconde il proprio velocista di punta al centro del gruppo, consentendogli di conservare le energie quasi fino alla fine della gara, prima di sferrare l’attacco finale.

“Durante il Tour di questo anno, verranno elaborati più di 150 milioni di dati, consentendo ai fan di accedere a un’incredibile quantità di informazioni riguardanti i loro corridori preferiti, le squadre e le tappe. Sarà possibile sapere anche se il gruppo in testa nella tappa 5, per esempio, si è prefissato di superare il peloton. Tutto questo attraverso i canali digitali e televisivi in quanto i dati visivi fluiscono ininterrottamente su tutti i canali e le piattaforme di comunicazione,” commenta Peter Gray, Senior Director Sports Practice – Technology di Dimension Data. “E ancora più esaltante, grazie alla potenza del machine learning e degli analytic predittivi, saremo in grado di comprendere ancora meglio come funzionano questi spettacolari peloton.”

Le usuali vicende che scaturiscono dal Tour de France nascondono retroscena tecnologici di cui pochi sono a conoscenza. Prima di iniziare il Tour vengono posizionati sensori allo stato dell’arte sotto i sellini delle bici di ogni singolo corridore per ottenere le informazioni di base come la velocità e la posizione dei ciclisti. Questi dati vengono successivamente combinati con le variabili imprevedibili, come la forza e la direzione del vento insieme ai potenziali effetti della pendenza e dell’altitudine sulla velocità del peloton.

“Tutto può accadere in questa gara molto dinamica; nel 2015, più di 20 ciclisti sono stati coinvolti in una rovinosa caduta di gruppo durante la terza tappa del Tour. I dati raccolti in quel momento hanno rivelato una velocità media dei ciclisti di 42 km/h,” continua Peter Gray. “Quest’anno Dimension Data sta traducendo queste variabili in una previsione della rimonta grazie alla quale sarà in grado di calcolare quando il peloton raggiungerà il gruppo in fuga ed anche le modalità con cui riusciranno a rimontare. Inoltre, sarà possibile condividere profili dettagliati sui corridori per conoscere le prestazioni dei corridori in ogni fase della gara e comprendere meglio il perché di alcune dinamiche della corsa.”

I risultati ottenuti dalla raccolta e dall’elaborazione dei dati di gara non toglieranno nulla alla meraviglia e alla spettacolarità del gruppo, ma aiuteranno a capire meglio come si configura e si decide l’esito dell’evento sportivo più singolare al mondo.