El patinaje artístico olímpico parece sencillo. Los atletas navegan sobre el hielo, luego se elevan en el aire, girando como una peonza, antes de aterrizar sobre una sola pala de sólo 4 o 5 milímetros de ancho. Para ayudar a los patinadores artísticos a conseguir ejes cuádruples, Salchows, Lutzes y tal vez incluso el esquivo quíntuple sin parecer estresados en lo más mínimo, Jerry Lu MFin ’24 desarrolló un sistema de seguimiento óptico llamado OOFSkate que utiliza inteligencia artificial para analizar el vídeo del salto de un patinador artístico y hacer recomendaciones sobre cómo mejorar. Lu, ex investigador del MIT Sports Lab, ha estado ayudando a 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 complejo sistema de puntuación en patinaje artístico, snowboard y esquí. Aplicará tecnologías de inteligencia artificial 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 facultad del MIT Sports Lab, se está embarcando en una nueva investigación destinada a comprender cómo los sistemas de inteligencia artificial evalúan el rendimiento estético en el patinaje artístico. Hosoi y Lu conversaron recientemente con MIT News sobre la aplicación de la IA a los deportes, si los sistemas de IA podrían usarse alguna vez para juzgar el patinaje artístico olímpico y cuándo podríamos ver a un patinador conseguir un quinto.
P: ¿Por qué aplicar la IA al patinaje artístico?
Lu: Los patinadores siempre pueden seguir empujando, más alto, más rápido y más fuerte. OOFSkate se trata de ayudar a los patinadores a descubrir una manera de rotar un poco más rápido en sus saltos o saltar un poco más alto. El sistema ayuda a los patinadores a captar cosas que tal vez podrían pasar una prueba visual, pero que podrían permitirles apuntar a algunas áreas de oportunidad de alto valor. El lado artístico del patinaje es mucho más difícil de evaluar que los elementos técnicos porque es subjetivo.
Para usar la aplicación de entrenamiento móvil, solo necesita tomar un video del salto de un atleta y le mostrará las métricas físicas que determinan cuántas rotaciones puede hacer. Realiza un seguimiento de esas métricas y se basa en todos los demás atletas de élite actuales y anteriores. Puedes ver tus datos y luego decir: “Así es como un campeón olímpico hizo este elemento, tal vez debería probar eso”. Obtienes la comparación y el clasificador automático, que te muestra que si hicieras este truco en un Campeonato Mundial y fuera juzgado por un panel internacional, esta es aproximadamente la calificación de ejecución que te darían.
Hosoi: Hay muchas herramientas de inteligencia artificial que están disponibles en línea, 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 bien en el plano de la cámara, pero muy mal con la profundidad. Por ejemplo, si intentas criticar la forma de alguien en esgrima y esa persona se acerca a la cámara, obtienes datos muy malos. Pero con el patinaje artístico, Jerry ha encontrado una de las pocas áreas donde los desafíos de profundidad realmente no importan. En el patinaje artístico, es necesario comprender: ¿Qué tan alto saltó esta persona, cuántas veces dio vueltas y qué tan bien aterrizó? Ninguno de ellos depende de la profundidad. Ha encontrado una aplicación que a los estimadores de pose les va muy bien 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 lado artístico del patinaje artístico?
Hosoi: Cuando se trata de IA y evaluación estética, tenemos un nuevo trabajo en marcha gracias a una subvención del MIT Human Insight Collaborative (MITHIC). Este trabajo se realiza en colaboración con el profesor Arthur Bahr y el estudiante graduado del IDSS Eric Liu. Cuando le pides a una plataforma de inteligencia artificial una evaluación estética como “¿Qué opinas de esta pintura?” responderá con algo que suena como si viniera de un humano. Lo que queremos entender es, para llegar a esa evaluación, ¿las IA siguen el mismo tipo de vías de razonamiento o utilizan los mismos conceptos intuitivos que los humanos para llegar a “Me gusta esa pintura” o “No me gusta esa pintura”? ¿O son sólo loros? ¿Están simplemente imitando lo que escucharon decir a una persona? ¿O existe algún mapa conceptual del atractivo estético? El patinaje artístico es un lugar perfecto para buscar este mapa 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 manera diferente al ver la misma cosa. Alguien que sea un juez experto puede tener una opinión diferente sobre una actuación de patinaje que un miembro de la población general. Estamos tratando de comprender las diferencias entre las reacciones de los expertos, los novatos y la IA. ¿Estas reacciones tienen algún punto en común en cuanto a su origen, o la IA proviene de un lugar diferente al del experto y al novato?
Lu: El patinaje artístico es interesante porque todos los que trabajan en el campo de la IA están tratando de descubrir la AGI o inteligencia artificial general y tratando de construir esta IA extremadamente sólida que reproduzca a los seres humanos. Trabajar en la aplicación de la IA a deportes como el patinaje artístico 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 generación 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 competencias de patinaje artístico de los Juegos Olímpicos de Milán Cortina, ahora que has estado estudiando y trabajando en esta área? ¿Crees que alguien conseguirá un quinto?
Lu: Para los juegos de invierno, estoy trabajando con NBC para las competencias de patinaje artístico, 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 lento en la televisión, pero no lo es. Se supone que todo debe parecer sencillo. Si parece difícil, probablemente te penalizarán. Los patinadores necesitan aprender a girar muy rápido, saltar muy alto, flotar en el aire y aterrizar maravillosamente sobre un pie. Los datos que estamos recopilando pueden ayudar a mostrar lo difícil que es realmente patinar, aunque se supone que parece fácil.
Me alegro de que estemos trabajando en el ámbito de los deportes olímpicos porque el mundo mira una vez cada cuatro años, 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 valor que tienes actualmente. Me alegro de que podamos trabajar con estos atletas y deportes olímpicos y generar un impacto aquí.
Hosoi: Siempre he visto las competiciones olímpicas de patinaje artístico, desde que encendí 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 “juez” aficionado.
También 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 quinto, 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 alcance.