ゲルマン・ボブスレードとスルージの選手は データの分析を使って 2026年の冬季オリンピックの前のカーブ4での 時間の損失を減らすことにしました German bobsled and luge athletes, led by Felix Loch, use data analytics to reduce time losses, especially in curve 4, ahead of the 2026 Winter Games.

オリンピックのチャンピオンであるフェリックス・ロックを含む ドイツの滑り競技選手は 2026年の冬季オリンピックのトレーニング中に わずかな時間の損失を特定するために データ分析を利用しています German sliding athletes, including Olympic champion Felix Loch, are using data analysis to pinpoint tiny time losses during training for the 2026 Winter Games. データサイエンティストのジュリアン・フォン・シュライニッツの協力を得て、彼らは技術、装備、レーシングラインを洗練させ、コルティナトラックのカーブ4のような重要な区間に注力しています。 With help from data scientist Julian von Schleinitz, they’re refining technique, equipment, and racing lines, focusing on critical sections like curve 4 on the Cortina track. コーチは最初の4つのカーブは決定的であると述べている。 失われた時間は回復し難いからである。 Coaches say the first four curves will be decisive, as lost time there is hard to recover. このアプローチは,高性能滑りスポーツにおける分析の利用が増加していることを強調しています. The approach highlights a growing use of analytics in high-performance sliding sports.