Jumbo Foodcoach, la app nutricional del Jumbo-Visma

Escrito por Jiri Kaloc

¿Cómo ayuda el aprendizaje automático a los ciclistas profesionales? Muchos equipos del Tour de Francia se toman en serio la nutrición de sus ciclistas. Una de las cosas que distingue a Jumbo-Visma es Jumbo Foodcoach la app que utilizan para mejorar y ajustar la ingesta de sus ciclistas.

Un cálculo con muchos aspectos

Calcular exactamente qué tipo de alimentos y cuántas calorías necesita cada corredor no es una tarea fácil. En el pasado, los nutricionistas de los equipos empezaban a preparar sus estimaciones calóricas semanas o incluso un mes antes del comienzo del Tour de Francia. Para empezar, se fijaban en los perfiles de las etapas y en el peso y la composición corporal de los ciclistas. Pero cuando la carrera comienza, siempre hay factores imprevistos. El clima, el cambio de táctica del equipo y muchas otras cosas requerirían una rápida reevaluación de las ingestas.

Asker Jeukendrup, jefe de nutrición del Jumbo-Visma, dijo en entrevistas que tendría que crear hojas de cálculo para cada corredor para calcular su ingesta óptima y convertirla en comidas.

“Me llevaba mucho tiempo y sólo podía hacer los cálculos para dos ciclistas a la vez. Poco a poco fuimos ampliando, pero cuando la aplicación Jumbo Foodcoach empezó a hacer los cálculos por nosotros y a convertirlos en comidas, fue cuando se hizo escalable y más rápido. Jumbo ha sido un gran socio en esto y seguimos mejorando la aplicación”.

Recogida de datos

La ampliación y la creación de una aplicación como Jumbo Foodcoach que ayudara a automatizar el proceso fue un gran paso adelante para el equipo. Para que esto funcionara eficazmente, tenían que asegurarse de que la app contara con todos los datos necesarios para crear predicciones precisas. Esto es lo que incluyeron.

  • – Un dispositivo Garmin en la bicicleta de cada ciclista que muestra los datos reales de la ruta sobre la distancia total, los metros subidos, etc.
    – Un medidor de potencia basado en las bielas que proporciona un cálculo preciso de las calorías quemadas.
    – El peso, la altura y la función de cada ciclista (velocista, escalador, etc.).
    – Previsión meteorológica en combinación con los datos de localización GPS de cada corredor para ayudar a calcular el impacto de la meteorología (viento de cola o en contra, etc.).

La recopilación y visualización de estos datos se realiza mediante Smartbase, una plataforma de gestión y análisis de datos. Los entrenadores de Jumbo-Visma utilizan esta plataforma para introducir los datos reales.

Aprendizaje supervisado

El equipo también necesita limpiar estos datos eliminando los errores. Por ejemplo, si un ciclista se olvida de apagar su dispositivo Garmin al final de una etapa, tienen que excluir la parte de los datos posterior a la etapa. También relativizan ciertas variables, como la potencia, la energía y la elevación, para que sea fácil comparar etapas y carreras. Todos estos datos se utilizan después para preparar las previsiones.

Utilizando ejemplos de entrenamiento, Jumbo-Visma aplicó el aprendizaje supervisado para enseñar a su algoritmo cuál debía ser el resultado de las predicciones de calorías. Se trataba de un problema de regresión, y seleccionaron la predicción aleatoria como el mejor algoritmo de aprendizaje automático para resolverlo.

El aprendizaje automático es más preciso

Todo esto suena muy bien, pero no cuenta mucho si las predicciones no son al menos tan precisas como cuando los nutricionistas humanos las hacen manualmente. Utilizaron el R-cuadrado para evaluar tanto su modelo de aprendizaje automático como las predicciones manuales. El R-cuadrado mide la fuerza de la relación entre el modelo y las calorías en una escala de 0 a 100%. El modelo de aprendizaje automático obtuvo una puntuación del 82%, mientras que las predicciones manuales sólo alcanzaron el 52%. Esto es realmente sorprendente. No sólo el algoritmo es más preciso, sino que los nutricionistas obtienen los resultados en una fracción de segundo, por lo que tienen más tiempo para responder a esos factores imprevistos que surgen en las carreras.

Jumbo Foodcoach traduce datos en comidas

La aplicación Jumbo Foodcoach conecta los puntos. Cuando un nutricionista del equipo introduce las cifras de calorías del modelo de aprendizaje automático en la aplicación, ésta proporciona ejemplos de comidas con proporciones optimizadas para cada comida. No hay nada más fácil que eso. Esa es una de las grandes razones por las que el equipo sigue ganando. Puedes consultar su aplicación en la App Store o en Google Play