USA Cyclingの新たなギア：Snowflakeとのデータコラボレーション

4人のライダーが先頭を交代しながら、チームメイトを風から守ります。4,000メートル。猛烈なスピードで駆け抜ける16周。パリ大会では、米国の女子チームパシュートチームが、ニュージーランドにわずか0.6秒差でこの種目初の金メダルを獲得しました。

そのわずかな差の裏には、2年間の準備がありました。Project 4:05を通じて、USA Cyclingは4人のライダーが4分5秒未満でトラックを周回する方法、つまり誰が、どのくらいの時間、どのような順番で先頭を走るべきかを研究しました。

USA CyclingのCEOであるBrendan Quirk氏は、「考えられるすべての変数に完全に分解しました」と述べています。「パワー、空気力学、ライダーの順番、それぞれが何周引っ張るかなどです」

それは成功しました。しかしQuirk氏は、それがどのように達成されたかについて率直に語っています。ボランティアや大幅に割引されたデータサイエンスの支援がありましたが、データをまとめる統合システムはありませんでした。「それでは拡張性がありません」と同氏は述べています。「この状況を把握し、バラバラのデータをすべて1つのレイヤーにまとめ、その上にAIを配置して迅速に作業できるように支援してくれる、データとAIのパートナーが必要でした」

そこでSnowflakeの出番です。 

SnowflakeがUSA Cyclingの公式AIデータクラウドおよびコラボレーションパートナーになったことを発表でき、誇りに思います。このパートナーシップは、LA28オリンピックおよびパラリンピック競技大会に向けた組織の準備をサポートし、オリンピックの5競技(ロード、マウンテンバイク、トラック、BMXレーシング、BMXフリースタイル)すべてと、パラリンピックのロードおよびトラックをカバーします。

「これは単なるスポンサーシップではありません。画期的なパートナーシップです」とQuirk氏は述べています。「当社のハイパフォーマンスチームは、Snowflakeのシステムと人材にアクセスできることに有頂天になっています」

単一のビューに対応するデータ豊富なスポーツ

すべての走行で、パワー、心拍数、ケイデンス、スピードのストリームが生成されます。ウェアラブルデバイスは睡眠と回復を追跡します。マウンテンバイクのサスペンションのテレメトリは、地形上でバイクがどのように動くかをマッピングします。高速マルチアングルカメラがレース映像をキャプチャします。

そのデータを収集するのは簡単な部分です。それを接続するのはより困難です。

「処理できるよりもはるかに多くのデータがあります」とQuirk氏は述べています。「そのため、データを収集し、コーチやアスリートがすぐに使えるようにするシステムがあれば、それは金のようなものです。金メダルのための金です」

現在、その情報は7〜8つの別々のツールに分散しています。USA CyclingのMountain Bike担当DirectorであるAlec Pasqualina氏は、「さまざまな場所で使用しているさまざまなものが混在するこの厄介な状況」について説明し、1人がすべてをチェックしなければならないと述べています。少人数のチームにとって、スケジュールが忙しくなると、睡眠、栄養、回復のより深い分析が最初に削られることが多いとPasqualina氏は述べています。

パートナーシップが可能にすること

Snowflakeと協力して、USA Cyclingは、米国のAthlete 360イニシアチブに合わせて、パフォーマンスデータを単一のセキュアな基盤にまとめることを計画しています。これは米国オリンピック・パラリンピック委員会(USOPC)によるものです。この基盤により、以下のことが可能になります。

• トラックサイドでのレース分析：チームパシュートやBMXレーシングでは、アスリートが調整を行うための時間が数分しかないことがよくあります。USA Cyclingは、レースのビデオとパワー、スピード、タイミングのデータを組み合わせることで、コーチがアスリートに、ペース配分から用具に至るまで、次の走行の結果を改善するために正確に何を変更すべきかを示すことができるようにします。
• LA28のメダル獲得状況の予測：パリ大会で初めて使用されたUSA Cyclingのメダル予測モデルは、オリンピックおよびパラリンピックの自転車競技に拡張され、結果が入るたびに更新されます。リーダーは、チームが表彰台に上るのに最適な位置にいる場所と、メダル獲得数を増やすために資金、スタッフ、サポートをどのように向けるべきかを確認できます。
• すべてのパフォーマンス決定のための単一のプラットフォーム：USA Cyclingは、パフォーマンスデータ、レース結果、トレーニングメトリクスを、Snowflake上の単一のセキュアでガバナンスの効いたプラットフォームにまとめます。アスリート、コーチ、パフォーマンスディレクターは同じ情報に基づいて作業し、自然言語で質問することで、データをより速いタイムとより高いスコアにつながるトレーニングの変更に変えることができます。「彼らはスイスアーミーナイフのようなものです」とQuirk氏は述べています。「しかし、彼らはプログラマーではありません。そのため、自然言語を使用できることは単なる贅沢ではなく、絶対的な必要性なのです」
• BMXフリースタイルのスコアカードの解読：Snowflake Cortex AIを使用して、USA Cyclingは競技映像を審査員のスコアにリンクさせ、どのトリックが最も確実に得点できるか、またどこでポイントをテーブルに残しているかを示すことで、ライダーがより高得点のランを構築できるようにします。

レース当日の明確さ

アスリートにとっての希望は、すでに収集しているデータからより明確な答えを得ることです。

パリ大会でTeam USAのクロスカントリーマウンテンバイクに出場したRiley Amos氏は、「データは非常に強力なものにもなりますが、正直なところ圧倒されることもあります」と述べています。「このプログラムとテクノロジーを実際にどのように使用して、混乱を少しでも見通すことができるかを楽しみにしています」

その明確さは、差が許されない場合には特に不可欠です。クロスカントリーレースでは、コース上で1時間半経過した後、上位5人が互いに約1分以内でフィニッシュすることがよくあります。Team USAのマウンテンバイカーであるGwendalyn Gibson氏は、「データは、走行中に可能な限り効率的になるのに本当に役立ちます」と述べています。

また、今シーズンのU23ショートトラックワールドカップで連続優勝を果たしたMakena Kellerman氏にとって、データは自信につながるものです。「私はただ、そのパワーレベルを維持できると信じ、自分のトレーニングを信じて、パフォーマンスを発揮することができました」

Pasqualina氏は、アスリートの最高の日を振り返り、その1週間前や1か月前に何をしていたかを尋ねることに、さらに大きな機会があると考えています。オリンピックのレースが1日で決まるスポーツにおいて、同氏は次のように簡潔に述べています。「Snowflakeがデータを簡素化し、最高の日における最高のパフォーマンスのためにそれを実行に移すのを支援してくれることを本当に楽しみにしています」

つながりのあるTeam USAの構築

USA Cyclingは現在、USA Bobsled/Skeletonに加わり、Snowflake上で構築を行っています。この瞬間について私が最も興奮しているのは次の点です。ある競技団体が学んだことは、他の団体がより速く前進するのに役立ちます。

Quirk氏も同じように考えています。「私たちが学んだことを、USOPCやTeam USAを構成する他の国内競技団体と共有できることも楽しみにしています」と同氏は述べています。「ここには、私たち自身のプログラムを改善し、他のスポーツが同じことを行えるように支援する機会があります」

LA28オリンピックおよびパラリンピック競技大会への期待は高まっています。Pasqualina氏は、1984年にもたらされたアメリカの自転車競技の成長を指摘し、再び自国で開催される大会が「私たちのスポーツの熱狂と成長のための最大の触媒」になり得ると信じています。

Quirk氏はアスリートたちに大胆な目標を設定しました。自国開催でのオリンピックメダル10個とパラリンピックメダル12個です。「大会に近づくにつれて、その窓は毎日小さくなっています」と同氏は述べています。「今がその時です」

Team USAおよびLA28オリンピック・パラリンピック競技大会の公式データコラボレーションプロバイダーとして、Snowflakeは、これらを史上最もデータドリブンな大会にするための支援に取り組んでいます。USA Cyclingにとって、それはコーチやアスリートが準備の背後にある情報をより有効に活用できるように支援することを意味します。

私たちはチームの一員になれることを嬉しく思います。LAでお会いしましょう。