Sensoren liefern Daten rund um Motorradlegende

EMC analysiert Erfolgsgeheimnis von John McGuinness

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Big Data auf der Rennstrecke: EMC hat eine Motorradfahrerlegende analysiert.
Big Data auf der Rennstrecke: EMC hat eine Motorradfahrerlegende analysiert. (Bild: EMC)

Im Rahmen des Wettbewerbs „The Math behind the Morecambe Missile“ hat EMC den Rennanzug und das Motorrad des Briten John McGuinness mit Sensoren ausgestattet und anhand der Daten die Erfolgsfaktoren des legendären Fahrers ermittelt.

McGuinness gilt seit rund 25 Jahren als einer der schnellsten Motorrad-Rennfahrer der Welt. Unter anderem konnte er die berüchtigte Isle of Man Tourist Trophy (TT) bereits 23 Mal gewinnen und brach erst kürzlich zwei Streckenrekorde. EMC wollte im Rahmen eines Big-Data-Wettbewerbs wissen, welche Faktoren das Erfolgsgeheimnis von McGuinness sind.

Sensoren im Anzug

Gemeinsam mit dem Bekleidungshersteller Alpinestars und dem Halbleiterproduzenten Freescale Semiconductors wurden dazu der Rennanzug und das Motorrad von McGuinness mit intelligenten Sensoren und Datenerfassungseinheiten ausgestattet. Als Vergleich diente der identisch ausgestattete Adam „Chad“ Child, leitender Testfahrer der englischen Motor Cycle News. Die beiden Fahrer drehten jeweils sechs Runden auf dem Circuit Monteblanco in Andalusien.

Datenflut im Data Lake

Die Sensoren lieferten dabei mehr als 700.000 Reihen an Leistungsdaten sowie biometrische und mechanische Informationen, darunter Herz- und Atemfrequenz, Position des Fahrers oder Rotations- und Schräglagenwinkel der Maschine. Alle Daten wurden anschließend in einen EMC Business Data Lake überführt. Anschließend durfte sich die globale Data Science Community an der Interpretation der Informationen versuchen. 750 Wissenschaftler und Experten beteiligten sich daran und erstellten Analysen und Visualisierungen.

Erkenntnisse des Experiments

Gewinner in der Kategorie „Datenanalyse“ war der britische Revenue Management Analyst Dr. Stefan Jol. Er teile für seine Berechnungen die Rennstrecke in Abschnitte auf und untersuchte diese separat. Darauf basierend lässt sich das Motorrad ideal auf die wichtigsten Streckenbereiche einstellen. Der Statistik-Professorin Dr. Charlotte Wickham gelang die überzeugendste Visualisierung: Sie stellte in einer Grafik die Leistungen der Fahrer in jedem Moment des Rennens gegenüber. Dabei zeigte sich, dass McGuinness gegenüber dem Vergleichsfahrer vor Kurven härter bremst, dafür aber früher wieder beschleunigen kann und am Ende insgesamt schneller unterwegs ist.

Film angekündigt

Die vorläufigen Analyseergebnisse waren so interessant, dass EMC das Projekt mit leistungsfähigeren Sensoren während der Isle of Man TT im Juni wiederholte. Dabei sollte endgültig die Frage beantwortet werden, warum John McGuinness die Konkurrenz so oft abhängt. EMC hat das Experiment als Film dokumentiert, der im Herbst 2015 erscheinen soll.

Kommentare werden geladen....

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Der Kommentar wird durch einen Redakteur geprüft und in Kürze freigeschaltet.

Anonym mitdiskutieren oder einloggen Anmelden

Avatar
Zur Wahrung unserer Interessen speichern wir zusätzlich zu den o.g. Informationen die IP-Adresse. Dies dient ausschließlich dem Zweck, dass Sie als Urheber des Kommentars identifiziert werden können. Rechtliche Grundlage ist die Wahrung berechtigter Interessen gem. Art 6 Abs 1 lit. f) DSGVO.
  1. Avatar
    Avatar
    Bearbeitet von am
    Bearbeitet von am
    1. Avatar
      Avatar
      Bearbeitet von am
      Bearbeitet von am

Kommentare werden geladen....

Kommentar melden

Melden Sie diesen Kommentar, wenn dieser nicht den Richtlinien entspricht.

Kommentar Freigeben

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Freigabe entfernen

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Kontaktieren Sie uns über: support.vogel.de/ (ID: 43499624 / Analytics)