No habrá épica ciclista sin inteligencia artificial

Pasa San Valentín y en Úbeda se acuerdan de Machado, siempre se acuerdan, también el año que se cumplen 150 de su nacimiento en Sevilla, y un huerto claro donde madura el limonero, y la afición ciclista, siempre poética en su amor, se emociona contemplando los caminos a través de los olivos que los ciclistas recorrerán a tutta, y uno por delante, al que dirán loco generoso, genial, y que se puede llamar Pogacar o Van Aert o Van der Poel o Lazkano o Iván Romeo, y al que nunca alcanzarán, como se emociona con todo lo que huele a ciclismo antiguo, e imagina la épica entre las piedras de la recta de Arenberg en abril, y los hierbajos peligrosos en los intersticios camino de Roubaix, que rebaños de cabras segarán triscando, y al mismo corredor loco, ojalá Pogacar, sueñan, que desprecia el cálculo y la lógica acelerando y ganando siempre, como habrá hecho unas semanas antes en los caminos polvorientos de las colinas de Siena, las strade bianche y podrá hacer también en los muros descarnados de Flandes, Koppenberg y Kwaremont viejo, lluvia y viento, adoquines tallados para que no patinen las ruedas de madera de carretas medievales.

En los hoteles, los ciclistas pesan hasta el gramo la comida, y suman unos geles más, miden las horas y la calidad del sueño, acarician los perfiles afilados y abombados, tajamares y espolones, del manillar de su bicicleta, recuerdan su FTP (el umbral de potencia), analizan sus vatios y sus pulsaciones, y sueñan felices en el mundo en el que viven, entrenamientos y vida dictados por preparadores que vuelcan su ciencia y los datos que la sustentan en procesadores de inteligencia artificial.

No hay deporte que permita recopilar tantos datos, del ser humano y de la máquina en acción, como el ciclismo.

“Trabajamos con una máquina en la que se puede medir la potencia fácilmente y derivar muchas, muchas otras expresiones, pero no somos capaces todavía de analizar y sacar toda la información relevante para tomar decisiones sobre entrenamiento, sobre nutrición, sobre calendario, sobre todos los aspectos que engloban el rendimiento”, explica Iván Velasco, director de rendimiento del Movistar. “Tenemos infinidad de datos que no somos capaces de interpretar y analizar para procesar toda la información que podríamos. Peso, entrenamiento, aerodinámica, CDA, coeficiente de rodadura de los neumáticos, temperatura exterior, presión de los tubulares, altitud, glucosa sanguínea, están saliendo también sensores de medición de lactato en tiempo real, potencia, frecuencia cardíaca y su variabilidad, masa de hemoglobina, cadencia, sueño, masa corporal, carbohidratos, proteínas, sodio, humedad, velocidad del viento, presión atmosférica… La clave en el futuro va a ser poder interpretar todos estos datos. Relacionarlo todo para sacar conclusiones e información interesante, a una persona sola se nos hace muy, muy complejo, y la ayuda que nos da la IA va por ahí. UAE posiblemente están más avanzados y están trabajando en lo que seguramente será un software en el que vuelcan todos los datos, como puede ser ANA, y después se le puedan hacer preguntas. Esta es un poco también la idea que tenemos nosotros hacia el futuro”.

Pero UAE, pese todas las informaciones publicadas, aún no está allí. Aún falta tiempo. “La IA está ahora en una fase inicial. Nos sirve, sobre todo, para ordenar todos los datos de los corredores y compararlos entre ellos, y buscar patrones”, explica Javier Sola, el entrenador de Tadej Pogacar en el equipo de los Emiratos. “Vemos a qué carga de entrenamiento funciona mejor cada corredor vistos todos los datos que hay recopilados. Con la IA cruzamos las horas de entrenamiento y las intensidades con los datos de rendimiento, por ejemplo, pero no mucho más”.

El equipo Movistar contó, desde sus comienzos, con el apoyo de los especialistas en big data de Telefónica. Era un antecedente directo del trabajo que se puede hacer con la IA. “Era un equipo de analistas que diseñaban una serie de algoritmos para hacer un análisis más o menos potente con los millones de datos y que produjeran unos resultados. Y en función de los recursos que cada equipo dedica a eso y el número de personas que están analizando esos datos y el volumen de datos que se están capturando y la calidad de esos datos, los resultados son mejores o peores”, explica Pedro Antonio de Alarcón, ingeniero del grupo de Telefónica. “Los modelos que se usan ahora en inteligencia artificial, con supercomputadores, con tarjetas gráficas Nvidia de millones de dólares en consumo de electricidad, se entrenan con todo el conocimiento disponible en Internet. Así es como funciona ChatGPT u otros. Tú a ChatGPT le preguntas cualquier cosa y te genera una respuesta a partir de lo que conoce. Es lo que se llama inteligencia artificial generativa. Y lo entrenas con cualquier cosa. Puede ser la biblioteca del Congreso de los Estados Unidos o todo el conocimiento científico publicado sobre rendimiento en el deporte desde sus inicios. Lo hacíamos en el equipo y la respuesta que recibíamos era la que te podía dar un entrenador medio del ciclismo”.

La IA generativa no es suficiente, concuerdan en el ciclismo. Hay que subir un escalón. Llegar a la inteligencia artificial real. “Llegas a ella cuando combinas todo ese conocimiento con el que se ha entrenado de Internet, de libros, de información pública a la que cualquiera puede acceder, con los datos personales de los ciclistas. Ahí está la clave. Porque entonces, ya le puede decir el entrenador, hazme un plan de entrenamiento personalizado para Pogacar, conociendo sus datos de entrenamiento y de carrera de toda su vida”, dice el ingeniero de Telefónica. “La inteligencia artificial funciona sobre todo bien en problemas específicos. Ahí realmente los resultados que se obtienen de la inteligencia artificial es como si fueran casi equiparables a los de un experto senior: planes de entrenamiento, rutinas, puntos de mejora de rendimiento, simulaciones, y metiendo datos que nadie tiene”.

Para el aficionado, Pogacar es un ser único dotado de poderes divinos, y un corazón. Para los entrenadores, el esloveno, como todo ciclista, es un mini laboratorio que genera datos para hacer trabajar a la IA. “Con tantos datos, muchas veces no ponemos el foco en el lugar adecuado, tenemos el problema de no saber qué estamos buscando”, reflexiona David Barranco, entrenador en el Movistar. “Pero cuando se implante bien y con sentido, nos podrá dar modelos predictivos partiendo de toda la gran cantidad de datos que tenemos en el deporte”.

La locura épica, instintiva, genial, que adora el aficionado, y que hasta hace 20 años los ciclistas alimentaban con sobredosis de EPO o arriesgando su salud con compuestos veterinarios de sangre artificial o con PFCs, solo es posible con el máximo conocimiento y el cálculo. Y ya hay equipos que en los briefings matinales ya han superado la fase del PowerPoint y los recorridos de las etapas a través de Google Earth y ya calzan en la cabeza de los corredores un casco para que vean en 3D, afectados por todas las condiciones atmosféricas, el desarrollo previsto de lo que les espera. Después, solo les queda pedalear y esperar por el pinganillo órdenes emitidas después de consultar a un algoritmo.

Lo antiguo solo puede revivir gracias a la tecnología de última generación. No es una contradicción, es la vida en la tercera década del siglo XXI.