{"id":9108,"date":"2022-07-15T18:46:32","date_gmt":"2022-07-15T16:46:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.welovecycling.com\/es\/?p=9108"},"modified":"2022-07-14T18:56:55","modified_gmt":"2022-07-14T16:56:55","slug":"jumbo-foodcoach","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.welovecycling.com\/es\/2022\/07\/15\/jumbo-foodcoach\/","title":{"rendered":"Jumbo Foodcoach, la app nutricional del Jumbo-Visma"},"content":{"rendered":"<p><strong>\u00bfC\u00f3mo ayuda el aprendizaje autom\u00e1tico a los ciclistas profesionales? Muchos equipos del Tour de Francia se toman en serio la nutrici\u00f3n 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.<\/strong><\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<h2><strong>Un c\u00e1lculo con muchos aspectos<\/strong><\/h2>\n<p>Calcular exactamente qu\u00e9 tipo de alimentos y <a href=\"https:\/\/www.welovecycling.com\/es\/2020\/05\/17\/calorias-quemadas-en-bici\/\">cu\u00e1ntas calor\u00edas necesita<\/a> cada corredor no es una tarea f\u00e1cil. En el pasado, los nutricionistas de los equipos empezaban a preparar sus estimaciones cal\u00f3ricas 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 composici\u00f3n corporal de los ciclistas. Pero cuando la carrera comienza, siempre hay factores imprevistos. El clima, el cambio de t\u00e1ctica del equipo y muchas otras cosas requerir\u00edan una r\u00e1pida reevaluaci\u00f3n de las ingestas.<\/p>\n<p>Asker Jeukendrup, jefe de nutrici\u00f3n del Jumbo-Visma, dijo en entrevistas que tendr\u00eda que crear hojas de c\u00e1lculo para cada corredor para calcular su ingesta \u00f3ptima y convertirla en comidas.<\/p>\n<div class=\"embed-controller-wrapper\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"500\" data-dnt=\"true\">\n<p lang=\"en\" dir=\"ltr\">\ud83c\uddeb\ud83c\uddf7 <a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/TDF2022?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#TDF2022<\/a><\/p>\n<p>Pre-race chat \ud83d\udde3<br \/>What are <a href=\"https:\/\/twitter.com\/rogla?ref_src=twsrc%5Etfw\">@rogla<\/a> and <a href=\"https:\/\/twitter.com\/LAPORTEChristop?ref_src=twsrc%5Etfw\">@LAPORTEChristop<\/a> talking about? \ud83e\udd14 <a href=\"https:\/\/t.co\/EVS3DtzvWX\">pic.twitter.com\/EVS3DtzvWX<\/a><\/p>\n<p>&mdash; Team Visma | Lease a Bike (@vismaleaseabike) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/vismaleaseabike\/status\/1546807730173841408?ref_src=twsrc%5Etfw\">July 12, 2022<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async data-src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/div>\n<p>&#8220;Me llevaba mucho tiempo y s\u00f3lo pod\u00eda hacer los c\u00e1lculos para dos ciclistas a la vez. Poco a poco fuimos ampliando, pero cuando la aplicaci\u00f3n Jumbo Foodcoach empez\u00f3 a hacer los c\u00e1lculos por nosotros y a convertirlos en comidas, fue cuando se hizo escalable y m\u00e1s r\u00e1pido. Jumbo ha sido un gran socio en esto y seguimos mejorando la aplicaci\u00f3n&#8221;.<\/p>\n<h2><strong>Recogida de datos<\/strong><\/h2>\n<p>La ampliaci\u00f3n y la creaci\u00f3n de una aplicaci\u00f3n como Jumbo Foodcoach que ayudara a automatizar el proceso fue un gran paso adelante para el equipo. Para que esto funcionara eficazmente, ten\u00edan que asegurarse de que la app contara con todos los datos necesarios para crear predicciones precisas. Esto es lo que incluyeron.<\/p>\n<ul>\n<li>&#8211; 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.<br \/>\n&#8211; Un medidor de potencia basado en las bielas que proporciona un c\u00e1lculo preciso de las calor\u00edas quemadas.<br \/>\n&#8211; El peso, la altura y la funci\u00f3n de cada ciclista (velocista, escalador, etc.).<br \/>\n&#8211; Previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica en combinaci\u00f3n con los datos de localizaci\u00f3n GPS de cada corredor para ayudar a calcular el impacto de la meteorolog\u00eda (viento de cola o en contra, etc.).<\/li>\n<\/ul>\n<p>La recopilaci\u00f3n y visualizaci\u00f3n de estos datos se realiza mediante Smartbase, una plataforma de gesti\u00f3n y an\u00e1lisis de datos. Los entrenadores de Jumbo-Visma utilizan esta plataforma para introducir los datos reales.<\/p>\n<h2><strong>Aprendizaje supervisado<\/strong><\/h2>\n<p>El equipo tambi\u00e9n 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. Tambi\u00e9n relativizan ciertas variables, como la potencia, la energ\u00eda y la elevaci\u00f3n, para que sea f\u00e1cil comparar etapas y carreras. Todos estos datos se utilizan despu\u00e9s para preparar las previsiones.<\/p>\n<p>Utilizando ejemplos de entrenamiento, Jumbo-Visma aplic\u00f3 el aprendizaje supervisado para ense\u00f1ar a su algoritmo cu\u00e1l deb\u00eda ser el resultado de las predicciones de calor\u00edas. Se trataba de un problema de regresi\u00f3n, y seleccionaron la predicci\u00f3n aleatoria como el mejor algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico para resolverlo.<\/p>\n<h2><strong>El aprendizaje autom\u00e1tico es m\u00e1s preciso<\/strong><\/h2>\n<p>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 autom\u00e1tico como las predicciones manuales. El R-cuadrado mide la fuerza de la relaci\u00f3n entre el modelo y las calor\u00edas en una escala de 0 a 100%. El modelo de aprendizaje autom\u00e1tico obtuvo una puntuaci\u00f3n del 82%, mientras que las predicciones manuales s\u00f3lo alcanzaron el 52%. Esto es realmente sorprendente. No s\u00f3lo el algoritmo es m\u00e1s preciso, sino que los nutricionistas obtienen los resultados en una fracci\u00f3n de segundo, por lo que tienen m\u00e1s tiempo para responder a esos factores imprevistos que surgen en las carreras.<\/p>\n<h2><strong>Jumbo Foodcoach traduce datos en comidas <\/strong><\/h2>\n<p>La aplicaci\u00f3n Jumbo Foodcoach conecta los puntos. Cuando un nutricionista del equipo introduce las cifras de calor\u00edas del modelo de aprendizaje autom\u00e1tico en la aplicaci\u00f3n, \u00e9sta proporciona ejemplos de comidas con proporciones optimizadas para cada comida. No hay nada m\u00e1s f\u00e1cil que eso. Esa es una de las grandes razones por las que el equipo sigue ganando. Puedes consultar su aplicaci\u00f3n en la<a href=\"https:\/\/apps.apple.com\/cz\/app\/jumbo-foodcoach\/id1486068608?l=cs\"> App Store o en Google Play<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfC\u00f3mo ayuda el aprendizaje autom\u00e1tico a los ciclistas profesionales? 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