Оптимизация принятия решений

 

Задача

Сбор и анализ данных с датчиков на велосипеде спортсмена, его биометрических данных, текущего местоположения и прогнозируемых погодных условий для принятия более эффективных решений во время гонки Race Across America.

RAAM общепризнанно считается одним из самых сложных в мире тестов на выносливость. Маршрут гонки протягивается от западного к восточному побережью США и составляет 4860 км. Более того, гонка не разделена на этапы и идет непрерывно от места старта к финишной линии.

Решение

Специалисты компании Аксмор в сотрудничестве с IBM разработали веб-приложение для спортсмена Dave Haase, которое визуализирует данные с различных датчиков, прогнозируемых погодных условий и местоположения в удобном для пользователей формате. Данные с показателями спортсмена консолидировались на его смартфоне и далее импортировались в базу данных.

Собранные данные можно разделить на следующие группы:

  • Биометрические данные спортсмена: сердечный ритм, внутренняя температура тела, температура кожи и частота дыхания.
  • Показатели результативности: мощность, скорость.
  • Погодные условия: ветер, температура воздуха.
  • Местоположение спортсмена: рельеф местности, высота над уровнем моря.

Конечными пользователями этого веб-приложения является команда поддержки и фанаты. Учитывая потребности каждого сегмента пользователей, наша команда разработала две панели наблюдения за основными показателями спортсмена.

Функциональные возможности решения

Оптимизация решений в реальном времени

Так как в гонке нет этапов, каждый велосипедист принимает множество важных для него решений: когда лучше отдохнуть, а когда продолжить ехать; когда лучше ускориться, а когда затормозить. Однако, самую серьезную роль в веломарафоне играет то, когда спортсмен должен спать. Призёрам соревнований требуется от 8 до 9 дней на преодоление всей дистанции, при этом на сон остается максимум 2 часа в сутки. На основе панели наблюдения, которую разработали наши программисты, команда поддержки спортсмена могла давать советы в реальном времени. Его команда учитывала показатели результативности (мощность и скорость), прогнозируемые погодные условия и его текущее местоположение.

Предиктивная аналитика

Кроме оптимизации решений в реальном времени, команда поддержки спортсмена планировала его будущую загрузку: в какой промежуток времени расходовать энергию, когда отдыхать и принимать пищу. Расчет производился на каждую точку маршрута с учетом текущих данных, которые обновлялись каждую секунду.

Визуализация данных

Визуализация данных производилась с помощью различных типов графиков. Все статистические вычисления осуществлялись в базе данных для того, чтобы максимально облегчить клиентскую часть приложения. Это позволило оперативно отображать актуальную информацию о текущем состоянии спортсмена.

  • Рис. 1.
  • Рис. 2.
  • Рис. 3.
  • Рис. 4.
  • Рис. 5.
  • Рис. 6.

Интеграция

Интеграция с социальными сетями

Для того, чтобы фанатам было проще и удобнее следить за успехами спортсмена Dave Haase, разработанное нами веб-приложение было интегрировано с популярными социальными сетями, такими как Twitter и Facebook.

Интеграция с системой трекинга

Для отслеживания места Dave Haase среди его соперников, наша команда интегрировала приложение с системой трекинга Track Leaders. Это позволило фанатам наблюдать за местоположением, маршрутом и статусом (активный, финишировавший, выбывший из участия) спортсменов.

Интеграция с сервисом гидрометеорологических прогнозов

Пересекая территорию от западного к восточному побережью, спортсмены находились в экстремальных условиях. Они сталкивались с проливными дождями, сильными порывами ветра и обезвоживающей жарой. Для того, чтобы прогнозировать погодные условия и эффективно использовать их в текущий момент, веб-приложение было интегрировано с сервисом Weather Underground.

Результат

Специалисты компании Аксмор предоставили необходимые для команды поддержки данные, которые в конечном итоге помогли спортсмену Dave Haase занять второе место среди 122 участников.

Технологии

Базовые технологии
JavaScript, Node.js, Express
Хранение и работа с данными
Cloudant
Веб-интерфейс
Angular1, Twitter Bootstrap, Less, Pug
Интеграция
IBM Internet of Things
Мы найдем лучшее решение вашей задачи!

Совпадений: 0