Memanfaatkan kekuatan AI untuk merevolusi seluncur indah tingkat Olimpiade

Tokoh skater Amerika Andrew Torgashev baru-baru ini menghadiri kamp khusus undangan yang diselenggarakan oleh US Figure Skating. Ini adalah kesempatan bagi para atlet papan atas untuk mempersiapkan musim Grand Prix tingkat tinggi untuk mengatasi segala kekurangan performa.

Dia mencoba quad toe loop, lompatan empat putaran di mana skater meluncurkan dari belakang tepi luar pisau mereka menggunakan toe pick dari kaki lainnya. Lompatan itu sendiri adalah yang termudah dari enam lompatan utama skating, tetapi empat putaran menambah kesulitan.

Secara kasat mata, Torgashev mendaratkan pukulannya dengan sempurna. Agar kamera mengawasinya, Torgashev mendarat seperempat putaran.

Itu adalah kesalahan kecil, tapi itu bisa menjadi perbedaan apakah Torgashev memenangkan medali dalam olahraga yang sepersepuluh atau bahkan seperseratus poin dihitung. Dan dia langsung mengetahuinya, berkat umpan balik yang dia dapatkan dari kamera — atau, lebih tepatnya, aplikasi yang dijalankannya, yang dirancang oleh dua ahli komputer yang tidak memiliki pengetahuan sebelumnya tentang skating tetapi melihat olahraga ini sebagai peluang untuk tidak hanya membantu atlet berlatih, tapi mungkin suatu hari nanti membantu dalam penilaian kompetisi yang sebenarnya.

Aplikasi tersebut bernama OOFSkate dan menggunakan teknologi AI untuk menganalisis ketinggian lompatan skater, kecepatan rotasi, waktu tayang, dan bahkan kualitas pendaratan dari tablet atau ponsel. Ini memberikan umpan balik kepada skater tanpa harus memakai sensor atau teknologi lainnya.

“Visi kami untuk sistem ini adalah mengotomatiskan pengoperasian teknis olahraga,” kata Jerry Lu, yang membangun sistem tersebut bersama teman sekamarnya di kampus, Jacob Blindenbach. “Hal ini terwujud dalam kombinasi penggunaan visi komputer yang didukung AI dan juga pengetahuan tentang figure skating, yang pada dasarnya menghilangkan hal-hal yang seharusnya dinilai tanpa subjektivitas.”

Dengan kata lain, serahkan kepada orang-orang untuk menilai sisi artistik dari olahraga tersebut. Serahkan hal-hal teknis pada komputer.

Kami mencoba mengukur hal-hal ini sebagai asisten teknis semi-otomatis,” kata Lu kepada The Associated Press dalam sebuah wawancara menjelang final Grand Prix minggu ini, salah satu acara paling penting dalam olahraga ini. “Tetapi ini juga merupakan alat pembinaan yang dapat digunakan oleh para guru di seluruh negeri untuk mengevaluasi atlet mereka.”

Bagaimana cara kerjanya

Sistemnya sendiri tampak sangat sederhana: Sistem ini menggunakan kamera ponsel atau tablet untuk menangkap seorang skater yang sedang bergerak, lalu melapisi titik-titik penting dari lompatan atau putaran – versi ideal dari elemen tertentu – dan mencatat metrik yang biasanya digunakan oleh badan teknis.

Seorang pelatih atau wasit dapat segera mengetahui apakah seorang pelari telah menyelesaikan tiga putaran penuh Triple Lutz atau mendarat di tepi mata pisau yang benar untuk Salchow. Anda dapat mengetahui seberapa tinggi skater tersebut melompat, yang merupakan salah satu kriteria evaluasi, dan seberapa cepat ia berbelok.

Ini juga membantu skater individu, yang dapat membandingkan lompatan yang baru saja mereka lakukan dalam latihan dengan apa yang mungkin telah mereka lakukan di masa lalu, atau bahkan membandingkan cara mereka melakukan elemen tertentu dengan cara yang terbaik yang dilakukannya.

Dalam kasus US Figure Skating, perpustakaan tim memungkinkan keterampilan mereka dibandingkan dengan data tolok ukur yang dikumpulkan selama bertahun-tahun.

“Jadi jika saya adalah Andrew Torgashev dan saya berada di Champs Camp,” kata Lu, “Saya dapat melakukan gerakan quad toe loop dan membandingkannya dengan diri saya sendiri, bersama dengan semua atlet lain yang telah melakukannya. ‘Apakah saya melakukan putaran sebaik Mikhail Shaidorov? Atau versi saya sebelumnya?’”

Andalkan teknologi tinggi

Lu dan Blindenbach bertemu saat belajar di Universitas Virginia, di mana keduanya adalah perenang. Mereka tertarik pada teknologi baru yang dapat membantu atlet di dalam air, seperti akselerometer yang dapat mengukur performa atlet dengan lebih baik.

Setelah lulus, mereka berpisah: Lu bersekolah di MIT Sports Lab di Massachusetts dan Blindenbach ke Columbia di New York untuk mengambil spesialisasi di bidang kecerdasan buatan. Namun mereka tetap berhubungan dan memikirkan bagaimana mereka dapat menerapkan teknologi tersebut dalam olahraga lain.

“Kami pikir ini akan menjadi cara untuk mempromosikan olahraga Olimpiade yang kami cintai,” kata Blindenbach.

NBC-lah yang memiliki hak siar Olimpiade Musim Panas dan Musim Dingin di Amerika Serikat yang akhirnya membawa pasangan ini ke dunia figure skating. Jaringan tersebut meminta mereka merancang teknologi yang dapat membantu analisnya, mantan atlet Olimpiade Tara Lipinski dan Johnny Weir, memberikan komentar mereka secara real time.

US Figure Skating terlibat dalam proyek ini dan menyadari potensinya untuk mendukung pelatihan atlet elitnya. Skater Olimpiade Jason Brown dan Alysa Liu serta pelatih mereka Massimo Scali memberikan tanggapan. Dan hampir setiap minggu, Lu atau Blindenbach melakukan perjalanan ke Klub Skating Boston yang bergengsi, di mana mereka dapat menguji versi terbaru dari sistem mereka.

Ini bisa menjadi momen revolusioner dalam olahraga yang seringkali berubah dengan cepat.

“Dari apa yang saya tahu, mereka semua tampak sangat terbuka,” kata Lu. “Mereka pertama-tama menyukai olahraga ini. Apa pun yang bisa kami lakukan untuk membantu olahraga ini tumbuh dan menjadi lebih baik, mereka akan melakukannya. Mereka sangat terbuka jika kami berada di sana dan menemani mereka sepanjang hari – bagaimana mereka berlatih, bagaimana mereka berinteraksi dengan pelatih? Ini adalah olahraga artistik, tetapi juga olahraga atletik.”

Melihat ke depan

Nama OOFSkate awalnya berasal dari apa yang sering diucapkan para skater ketika mereka melihat umpan balik dari sebuah lompatan – seperti, “Ugh, itu tidak terlalu bagus!” Kemudian salah satu orang di US Figure Skating memberikan arti kedua: “Terobsesi dengan bentuk.”

Faktanya, kemampuan OOFSkate untuk menghilangkan subjektivitas dari bentuk penilaian sangatlah menarik, sama seperti teknologi serupa yang telah menghilangkan subjektivitas dari panggilan garis dalam tenis dan berjanji untuk menghilangkan subjektivitas yang sama dari bola dan pukulan dalam bisbol.

“Jika seseorang tidak cukup melakukan rotasi,” jelas Blindenbach, “itu harus selalu dipanggil. Tidak boleh ada panggilan tidak terjawab atau kontroversi karena ada sesuatu yang tidak berfungsi. Kadang-kadang suatu posisi menyulitkan (bagi juri) untuk mengetahui apakah mereka berada di tepi atau tepian saat lutz atau flip. Kami berharap AI dapat membuat olahraga ini lebih adil.”

Namun, Lu dan Blindenbach khawatir akan melihat terlalu jauh ke depan. Hawk-Eye, sistem yang menggunakan kamera berkecepatan tinggi untuk melacak pergerakan bola tenis dan menentukan apakah bola tersebut mendarat atau tidak, dikembangkan pada awal tahun 2000an, dan baru tahun lalu All-England Club memutuskan untuk mengganti hakim garis manusia dengan sistem tersebut di Wimbledon.

Sehubungan dengan Olimpiade, fakta bahwa Omega adalah penyedia data resminya merupakan hambatan lain dalam penerapannya.

Untuk saat ini, mengingat lambatnya penerapan teknologi, Lu dan Blindenbach berfokus pada penyempurnaan sistem untuk membantu pelatih, atlet, dan komentator melakukan pekerjaan mereka dengan lebih baik, terutama saat banyak orang mempersiapkan diri untuk Olimpiade Milan di Cortina pada bulan Februari.

“Kami tidak ingin saling menginjak-injak,” kata Blindenbach. “Jika Anda menggunakan AI penuh dan mengeluarkan manusia dari permainan, orang-orang biasanya akan marah dan hasilnya buruk. Kami ingin membantu. Jika itu adalah ketinggian lompatan atau rotasi atau jika seseorang memutar seperempat terlalu sedikit, itu adalah hal yang relatif mudah dilakukan dengan AI dibandingkan dengan mencoba menangkap sesuatu yang artistik. Di situlah kami melihat diri kami sendiri.”

___

Olimpiade AP: https://apnews.com/hub/milan-cortina-2026-winter-olympics