Hoe de (AWS) cloud sport transformeert

25 juli 2018

Het bestu­deren van zwakheden van de tegen­stander voor de volgende wedstrijd of het realtime beslis­singen nemen naar aanlei­ding van sensoren die op het lichaam van de atleet worden geplaatst; nieuwe onthul­lingen kunnen worden gedaan om kleine nuances en details te veran­deren om daar je voordeel uit te halen. Ook kunnen fans, media en teams op een andere manier betrokken worden bij het spel. Denk bijvoor­beeld aan de digitale scheids­rechter die belang­rijke momenten en over­we­gingen voor een scheids­rechter kunnen onder­bouwen. Zoals je ook zag bij de penalty die Frankrijk tegen Kroatië kreeg in de finale van het WK. Dit is hoe sport nu kan profi­teren van de flexi­bi­li­teit, reken­kracht en analyse van de cloud.
Dankzij cloud services als Amazon Web Services is het mogelijk om de achter de schermen van een reeds op gang zijnde revolutie te ontdekken, een nieuwe bena­de­ring van concur­rentie waarin de kracht van bere­ke­ning, analyse en supe­ri­eure gege­vens­ver­wer­king het verschil kan maken. In het veld, tussen een over­win­ning en nederlaag, en buiten het veld tussen een evenement waarbij miljoenen fans betrokken worden.

Racestrategieën

Kijkend naar de laatste Silver­stone Grand Prix-race gebeurde er veel. Nadat Hamilton achter Vettel was afge­gleden nadat hij te veel wielspin had gekregen en daarna een positie verloor aan Mercedes- team­ge­noot Valtteri Bottas, kreeg de hoop van Hamilton op een thuis­over­win­ning een klap toen hij werd verslagen door Kimi Raikkonen in bocht 3. Hamiltons auto draaide om en sloot uitein­de­lijk aan op P17 en meer dan 20 seconden achter op titel rivaal Vettel. Hamilton verspilde weinig tijd om zich terug te vechten waardoor Mercedes met een signi­fi­cant tempo voor­sprong op de midden­veld­lo­pers had om tegen het einde van de 10e ronde op te klimmen naar de zesde plaats.

Het incident bij de start had Vettel in staat gesteld een goede voor­sprong voor Ferrari te reali­seren met zes seconden voor­sprong op Bottas op P2 met Max Verstappen derde plaats voor Red Bull. Vettel dacht zijn voor­sprong te kunnen behouden met de beslis­sing dat hij de pit in moest aan het einde van ronde 20 waarbij Bottas een ronde later volgde, met een snellere ommekeer van de Mercedes-ploeg waardoor de voor­sprong van Vettel vermin­derde. Omdat ze Bottas zijn lading niet wilde storen, gaf Mercedes Hamilton de opdracht om zijn ploegmaat voor te laten voordat ze uitein­de­lijk de Brit aan het einde van ronde 25 in de pit lieten gaan, waarbij hij ook mediums kreeg om het einde van de race te behalen…

Strategische overwegingen

Zoveel stra­te­gi­sche over­we­gingen in slechts één alinea. De data­we­ten­schap­pers van de Formule 1 trainen deep learning-modellen met 65 jaar histo­ri­sche race­ge­ge­vens middels services van Amazon Web Services. Met deze infor­matie kan de Formule 1 kritische race­pres­ta­tie­sta­tis­tieken analy­seren om race­voor­spel­lingen te doen en fans inzicht te geven in de beslis­singen en stra­te­gieën die door teams en coureurs worden genomen.

Formule 1‑datawetenschappers kunnen bijvoor­beeld voor­spellen wanneer de auto’s de pit in moeten voor maximaal voordeel en bepalen wat de beste timing is voor het wisselen van banden. Door realtime race­ge­ge­vens naar AWS te streamen, kan de Formule 1 belang­rijke pres­ta­tie­ge­ge­vens voor elke auto vast­leggen en verwerken tijdens elke draai en bocht van de Formule 1‑circuits met een onge­ë­ve­naarde nauw­keu­rig­heid en snelheid. Door gebruik te maken van geavan­ceerde machine learning kan de Formule 1 vervol­gens vast­stellen hoe een bestuurder presteert en of bestuur­ders zichzelf over de limiet hebben geduwd. Door deze inzichten met fans te delen via televisie-uitzen­dingen en digitale platforms verbetert de Formule 1 de faner­va­ring waardoor ze diep kunnen door­dringen in de inner­lijke werking van hun favoriete teams en stuurprogramma’s.

 

Pin It on Pinterest

Share This