La Inteligencia Artificial Revoluciona la Puntuación en el Patinaje Artístico
La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado radicalmente la medicina y está destinada a cambiar para siempre industrias como el transporte y la defensa. Pero su impacto no se detiene ahí: también ha llegado al mundo del deporte.
En el béisbol, por ejemplo, los jugadores ahora utilizan arneses que transmiten datos detallados a centros de procesamiento, permitiendo analizar cada movimiento con una precisión sin precedentes. Cualquier alteración en el campo, por mínima que sea, es captada por la IA.
Pero enfoquémonos en otro deporte: el patinaje artístico. Aquí, los sistemas de datos basados en IA no se centran principalmente en estadísticas de carrera a largo plazo, sino en evaluar a los patinadores de manera justa y precisa.
Evaluando los Movimientos
En una charla TED sobre las aplicaciones de la IA en el patinaje sincronizado, Amelie Chan destaca el «puntaje total de elementos» como una métrica clave en la evaluación del patinaje artístico, y cómo un panel técnico y un panel de jueces trabajan en conjunto para proporcionar resultados.
Chan señala las complejidades que a menudo se pasan por alto. Los jueces deben considerar los pequeños errores e imperfecciones que ocurren en una presentación de patinaje artístico.
«El hielo tiende a ser un poco resbaladizo», comenta Chan.
Además, está el factor de la naturaleza humana.
«Este deporte a veces puede volverse político», explica. «Los sesgos humanos siempre existen, y como patinadores, damos lo mejor de nosotros, y el resto depende del panel…». La complejidad de medir a cada patinador requiere un alto grado de sincronización, observando aspectos como la línea del cuerpo y el ángulo de las piernas.
Chan plantea la posibilidad de desarrollar un «Synchrobot» que pueda realizar este tipo de análisis de manera consistente y equitativa para cada patinador.
El Individuo y el Equipo
Al abordar los desafíos de obtener una buena línea base para un sistema de análisis de IA de este tipo, Chan señala la limitada cantidad de videos disponibles en línea, lo que podría generar un problema de escasez de datos. Además, es posible que los datos deban ser etiquetados manualmente.
Para lograr esto, se necesita una red neuronal convolucional (CNN), uno de los tipos de redes fundamentales que evolucionaron durante los primeros trabajos en visión artificial profunda.
Utilizando capas bajas, medias y altas, y elementos como filtros y relleno, el programa define características y bordes para proporcionar lo que Chan llama una «representación jerárquica de una imagen».
«Aprende por sí solo qué filtros son más efectivos para detectar estas características sin que se le diga explícitamente qué buscar», explica sobre las capacidades de las CNN.
Chan describe una secuencia de verificación y otras herramientas que pueden abordar estos desafíos.
«Podemos usar una CNN para detectar patinadores en el encuadre y crear cuadros delimitadores», dice. «Luego, con el uso de la estimación de pose y cálculos, podemos ayudar a visualizar los criterios técnicos, por ejemplo, midiendo los vectores y calculando el ángulo entre las piernas del patinador, o detectando si el pie del patinador está más alto que su cabeza».
También se puede incorporar otro análisis grupal.
«Esto también se puede utilizar para señalar la uniformidad», explica. «Puede sugerir momentos de unison al jurado, y si los ángulos de las extremidades del patinador son todos vectores paralelos, entonces deben coincidir. Sin embargo, cuando los patinadores están en posiciones poco comunes, una CNN que está entrenada en conjuntos de datos de estimación de pose normales finalmente fallará, por lo que podemos resolver esto pre-entrenando nuestra CNN utilizando el método de ‘barajar y aprender’ desarrollado por investigadores de CMU y Facebook AI. Es una tarea de verificación de secuencia que hace posible entrenar un modelo para aprender, sin supervisión, con resultados significativos. Para entrenarlo, extraerá tres fotogramas del video, ya sea barajándolos o no, y adivinará si la secuencia es o no temporalmente correcta».
¿Pueden estas herramientas mitigar el sesgo humano? ¿Y qué más pueden hacer?
«A través de este proceso de verificación de secuencia, el modelo puede ganar una sensibilidad y una intuición específicamente para la estimación de pose para el patinaje artístico. Al usar el aprendizaje profundo para observar tanto al individuo como al equipo, podemos avanzar en este camino hacia la automatización de aspectos de la puntuación y el patinaje sincronizado, mitigando los sesgos humanos y contribuyendo a un mundo justo del patinaje artístico, pero está claro que las posibilidades son infinitas. Si la equidad para nosotros significa utilizar recursos accesibles, esto podría adaptarse fácilmente para el entrenamiento y la retroalimentación personal».
Todo esto, sugiere Chan, mejorará la puntuación de los movimientos y actuaciones en el patinaje artístico.
«Depende de nosotros cuestionar qué queremos hacer personalmente con esto y qué cambios queremos ver personalmente en el mundo», concluye.
Un Impacto Real
Imagine a una docena (o quizás 16) patinadores, hombres y mujeres, realizando figuras y combinaciones sofisticadas y elegantes, moviéndose al unísono con un ritmo común.
Ahora imagine el poder de las máquinas para identificar ángulos precisos de las piernas y la posición del cuerpo, y llevar la puntuación basada en datos a la arena.
Ese es el tipo de impacto asombroso que las nuevas tecnologías tendrán en el mundo del deporte, no solo en el patinaje, sino también en otros ámbitos. Es algo en lo que debemos pensar a medida que avanzamos en 2025, donde apenas comenzamos a ver todos esos interesantes impactos en nuestro mundo.
Insights de Evox News: Cómo la IA en el Patinaje Artístico Puede Impactar tu Negocio
La noticia sobre la aplicación de la IA en el patinaje artístico, aunque aparentemente específica de un deporte, ofrece valiosas lecciones y oportunidades para empresas de diversos sectores:
Precisión y Objetividad: La IA está demostrando su capacidad para analizar datos complejos y proporcionar evaluaciones objetivas, eliminando sesgos humanos. Esto es aplicable en cualquier industria donde la evaluación precisa y justa sea crucial, como en la gestión del talento (evaluación del desempeño, contratación), finanzas (análisis de riesgos, detección de fraudes) o manufactura (control de calidad).
Automatización de Tareas Complejas: La IA puede automatizar tareas que requieren un alto nivel de detalle y análisis, como la medición de ángulos y la detección de movimientos en el patinaje. Esto libera a los profesionales humanos para que se concentren en tareas de mayor valor, como la estrategia y la toma de decisiones. Las empresas pueden aplicar esta automatización en áreas como el análisis de datos, la atención al cliente (chatbots) o la optimización de procesos.
Innovación y Ventaja Competitiva: La adopción temprana de la IA, como se ve en el patinaje artístico, puede generar una ventaja competitiva significativa. Las empresas que inviertan en IA y exploren sus aplicaciones en sus respectivos campos pueden obtener una ventaja temprana, mejorando la eficiencia, la precisión y la satisfacción del cliente.
Análisis de Datos en Tiempo Real: La capacidad de la IA para procesar y analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, como los movimientos de los patinadores, es invaluable. Esto permite a las empresas tomar decisiones informadas y rápidas basadas en datos actualizados, lo que es esencial en entornos dinámicos y competitivos.
* Desarrollo de Nuevos Productos y Servicios: La IA no solo mejora los procesos existentes, sino que también abre la puerta a la creación de nuevos productos y servicios. El ejemplo del «Synchrobot» en el patinaje artístico ilustra cómo la IA puede generar soluciones innovadoras. Las empresas pueden aprovechar la IA para desarrollar productos personalizados, servicios predictivos y experiencias de cliente mejoradas.
En resumen, la incursión de la IA en el patinaje artístico es un microcosmos de la revolución tecnológica que está transformando todos los sectores. Las empresas que comprendan y adopten estas tendencias estarán mejor posicionadas para prosperar en el futuro
