El patinaje exquisito descarado parece sencillo. Los atletas navegan sobre el hielo, luego se elevan en el música, girando como una peonza, antaño de aterrizar sobre una sola pala de sólo 4 o 5 milímetros de orgulloso. Para ayudar a los patinadores artísticos a conseguir ejes cuádruples, Salchows, Lutzes y tal vez incluso el esquivo quíntuplo sin parecer estresados en lo más pequeño, Jerry Lu MFin ’24 desarrolló un sistema de seguimiento óptico llamado OOFPatinar que utiliza inteligencia industrial para analizar videos del brinco de un patinador exquisito y hacer recomendaciones sobre cómo mejorar. Lu, ex investigador del Laboratorio de deportes del MITha estado ayudando a los patinadores de élite del equipo de EE. UU. con su desempeño técnico y trabajará con NBC Sports durante los Juegos Olímpicos de Invierno de 2026 para ayudar a los comentaristas y espectadores de televisión a entender mejor el enrevesado sistema de puntuación en patinaje exquisito, snowboard y esquí. Aplicará tecnologías de inteligencia industrial para explicar las decisiones de evaluación matizadas y demostrar cuán técnicamente desafiantes pueden ser estos deportes.
Mientras tanto, la profesora Anette “Peko” Hosoi, cofundadora y directora de la capacidad del MIT Sports Lab, se está embarcando en una nueva investigación destinada a comprender cómo los sistemas de inteligencia industrial evalúan el rendimiento estético en el patinaje exquisito. Hosoi y Lu conversaron recientemente con Telediario del MIT sobre la aplicación de la IA a los deportes, si los sistemas de IA podrían estilarse alguna vez para sentenciar el patinaje exquisito descarado y cuándo podríamos ver a un patinador conseguir un botellín.
P: ¿Por qué aplicar la IA al patinaje exquisito?
Lu: Los patinadores siempre pueden seguir empujando, más detención, más rápido y más válido. OOFSkate se proxenetismo de ayudar a los patinadores a descubrir una modo de rotar un poco más rápido en sus saltos o saltar un poco más detención. El sistema ayuda a los patinadores a comprender cosas que tal vez podrían ocurrir una prueba visual, pero que podrían permitirles apuntar a algunas áreas de oportunidad de detención valencia. El flanco exquisito del patinaje es mucho más difícil de evaluar que los medios técnicos porque es subjetivo.
Para usar la aplicación de entrenamiento móvil, solo necesita tomar un video del brinco de un atleta y le mostrará las métricas físicas que determinan cuántas rotaciones puede hacer. Realiza un seguimiento de esas métricas y se basamento en todos los demás atletas de élite actuales y anteriores. Puedes ver tus datos y luego afirmar: «Así es como un campeón descarado hizo este medio ambiente, tal vez debería probar eso». Obtienes la comparación y el clasificador automatizado, que te muestra si hicieras este truco en un Campeonato Mundial y fuera judicatura por un panel internacional, esta es aproximadamente la calificación de ejecución que te darían.
Hosoi: Hay muchas herramientas de inteligencia industrial que están disponibles en bisectriz, especialmente cosas como estimadores de pose, donde se pueden aproximar configuraciones esqueléticas a partir de videos. El desafío con estos estimadores de pose es que si solo tienes un ángulo de cámara, funcionan muy acertadamente en el plano de la cámara, pero muy mal con la profundidad. Por ejemplo, si intentas murmurar la forma de cierto en esgrima y esa persona se acerca a la cámara, obtienes datos muy malos. Pero con el patinaje exquisito, Jerry ha antitético una de las pocas áreas donde los desafíos de profundidad efectivamente no importan. En el patinaje exquisito, es necesario comprender: ¿Qué tan detención saltó esta persona, cuántas veces dio vueltas y qué tan acertadamente aterrizó? Ningún de ellos depende de la profundidad. Ha antitético una aplicación que a los estimadores de pose les va muy acertadamente y que no paga una penalización por las cosas que hacen mal.
P: ¿Podrías ver algún día un mundo en el que se utilice la IA para evaluar el flanco exquisito del patinaje exquisito?
Hosoi: En lo que respecta a la IA y la evaluación estética, tenemos un nuevo trabajo en marcha gracias a un MIT Human Insight Collaborative (MÍTICO) conceder. Este trabajo es en colaboración con el profesor Arturo Bahr y el estudiante licenciado del IDSS Eric Liu. Cuando le pides a una plataforma de inteligencia industrial una evaluación estética como «¿Qué opinas de esta pintura?» responderá con poco que suena como si viniera de un humano. Lo que queremos entender es, para demorar a esa evaluación, ¿las IA siguen el mismo tipo de vías de razonamiento o utilizan los mismos conceptos intuitivos que los humanos para demorar a “Me gusta esa pintura” o “No me gusta esa pintura”? ¿O son sólo loros? ¿Están simplemente imitando lo que escucharon afirmar a una persona? ¿O existe algún atlas conceptual del atractivo estético? El patinaje exquisito es un oportunidad consumado para inquirir este atlas porque el patinaje se juzga estéticamente. Y hay números. No se puede recorrer un museo y encontrar partituras que digan: «Esta pintura es un 35». Pero en el patinaje, tienes los datos.
Esto plantea otra cuestión aún más interesante: la diferencia entre principiantes y expertos. Se sabe que los humanos expertos y los novatos reaccionarán de modo diferente al ver la misma cosa. Cierto que sea un sentenciador experimentado puede tener una opinión diferente sobre una recital de patinaje que un miembro de la población universal. Estamos tratando de comprender las diferencias entre las reacciones de los expertos, los novatos y la IA. ¿Estas reacciones tienen algún punto en popular en cuanto a su origen, o la IA proviene de un oportunidad diferente al del experimentado y al novato?
Lu: El patinaje exquisito es interesante porque todos los que trabajan en el campo de la IA están tratando de descubrir la AGI o inteligencia industrial universal y tratando de construir esta IA extremadamente sólida que replique a los seres humanos. Trabajar en la aplicación de la IA a deportes como el patinaje exquisito nos ayuda a comprender cómo piensan los humanos y cómo abordan la evaluación. Esto tiene impactos en el futuro para la investigación de IA y las empresas que están desarrollando modelos de IA. Al obtener una comprensión más profunda de cómo funcionan los modelos actuales de IA de última procreación con estos deportes, y cómo es necesario entrenar y ajustar estos modelos para que funcionen en deportes específicos, le ayudará a comprender cómo debe avanzar la IA.
P: ¿Qué estarás esperando en las competiciones de patinaje exquisito de los Juegos Olímpicos de Milán Cortina, ahora que has estado estudiando y trabajando en esta dominio? ¿Crees que cierto conseguirá un botellín?
Lu: Para los juegos de invierno, estoy trabajando con NBC para las competencias de patinaje exquisito, esquí y snowboard para ayudarlos a contar una historia basada en datos para el pueblo estadounidense. El objetivo es hacer que estos deportes sean más identificables. El patinaje parece flemático en la televisión, pero no lo es. Se supone que todo debe parecer sencillo. Si parece difícil, probablemente te penalizarán. Los patinadores necesitan educarse a doblar muy rápido, saltar muy detención, flotar en el música y aterrizar maravillosamente sobre un pie. Los datos que estamos recopilando pueden ayudar a mostrar lo difícil que es efectivamente patinar, aunque se supone que parece practicable.
Me alegro de que estemos trabajando en el ámbito de los deportes olímpicos porque el mundo mira una vez cada cuatro abriles, y tradicionalmente son deportes intensivos en entrenamiento e impulsados por el talento, a diferencia de un deporte como el béisbol, donde si no tienes un sistema de seguimiento óptico de nivel de élite no estás maximizando el valencia que tienes actualmente. Me alegro de que podamos trabajar con estos atletas y deportes olímpicos y suscitar un impacto aquí.
Hosoi: Siempre he gastado competiciones olímpicas de patinaje exquisito, desde que pude encender la televisión. Siempre son increíbles. Una de las cosas que voy a practicar es identificar los saltos, lo cual es muy difícil de hacer si eres un «sentenciador» entusiasta.
Incluso hice algunos cálculos preliminares para ver si es posible un quintil. Ahora estoy totalmente convencido de que es posible. Veremos uno en nuestra vida, si no relativamente pronto. No en estos Juegos Olímpicos, pero sí pronto. Cuando vi que estábamos tan cerca del botellín, pensé: ¿y las seis? ¿Podemos hacer seis rotaciones? Probablemente no. Ahí es donde empezamos a toparnos con los límites de la capacidad física humana. Pero creo que cinco están a nuestro calibre.