Dalam speedskating, sepersepuluh detik dapat menentukan apakah seorang atlet memenangkan emas atau kehilangan medali sama sekali.
Untuk mengejar waktu tersebut, tim speedskating Olimpiade AS telah menerapkan analisis tradisional dan beralih ke alat baru yang didukung oleh kecerdasan buatan untuk mensimulasikan aerodinamika kompleks para skater.
Aplikasi baru, bernama Slippery Fish dan dirancang khusus untuk tim, adalah salah satu rangkaian alat bertenaga AI yang digunakan tim Olimpiade AS untuk meningkatkan kinerja atlet menjelang Olimpiade Musim Dingin Milan Cortina 2026 yang dibuka pada hari Jumat.
Emery Lehman, 29, anggota tim speedskating yang berkompetisi di Olimpiade tahun ini, mengatakan aplikasi berkemampuan AI telah merevolusi cara dia dan tim yang lebih luas melakukan pendekatan pelatihan.
“Dulu kami memiliki atlet yang terbang ke seluruh negeri menuju terowongan angin, menghabiskan seluruh waktu dan uang, di mana mereka kemudian akan tetap dalam posisi statis sehingga tim dapat mengumpulkan data aerodinamis,” kata Lehman kepada NBC News pekan lalu saat ia berlatih dengan sepeda stasioner selama latihan tim di Jerman selatan.
“Dengan aplikasi ini, semuanya dilakukan melalui AI,” kata Lehman, seorang insinyur peraih medali perunggu di Olimpiade Beijing 2022. “Dalam pengejaran tim, misalnya, kami mungkin ingin melakukan perubahan dan mencari posisi di antara tiga laki-laki atau perempuan yang bermain skating sehingga seluruh kelompok bisa lebih aerodinamis.”
Aplikasi Slippery Fish, berdasarkan analisis aerodinamis bertenaga AI serupa alat untuk pengendara sepeda yang disebut AiROmemungkinkan pelatih mengunggah gambar seorang atlet di atas es. Dari gambar-gambar tersebut, aplikasi membuat avatar digital atlet dan menyimulasikan bagaimana berbagai postur memengaruhi aliran udara dan hambatan, yang merupakan variabel penting bagi keberhasilan speedskating.
“Kami sekarang dapat memasukkan perubahan postur ke dalam aplikasi ini dan melihat apakah perubahan tersebut benar-benar efisien atau tidak,” kata Lehman. “Kemudian kita bisa langsung membahasnya, melihat apakah hal tersebut praktis dan melakukan evaluasi dari sana. Sesuatu yang mungkin membutuhkan waktu satu atau dua minggu untuk memvalidasi atau mengatakan ‘itu ide yang baik atau buruk,’ kini dapat dilakukan dalam sehari.”
Shane Domer, ketua kinerja olahraga untuk tim speedskating, setuju bahwa teknologi bertenaga AI telah meningkatkan cara tim berlatih, dan menyebutnya sebagai “terowongan angin di saku Anda.”
“Kami ingin menguji posisi-posisi baru dalam waktu singkat sehingga kami dapat mengulanginya dengan cepat, benar-benar berdiskusi, dan benar-benar melibatkan pelatih dan atlet kami dalam prosesnya,” kata Domer. “Kami sedang melihat penyesuaian kecil, seperti apakah siku skater menjauh dari tubuh mereka, dan memeriksa berapa biaya waktu yang diperlukan.”
Sistem AI semakin mumpuni selama setahun terakhir, dengan iterasi baru yang mampu menganalisis kumpulan data untuk menciptakan wawasan dan memberikan rekomendasi terperinci berdasarkan teknik penelitian baru. Untuk memanfaatkan kemampuan yang berkembang, tim kereta luncur dan kerangka AS mengumumkan kemitraan baru pada bulan November dengan Snowflake, salah satu perusahaan analisis data terkemuka di dunia yang berfokus pada AI.
Untuk Curt Tomasevicz, sutradara kinerja olahraga untuk tim kereta luncur, kolaborasi baru ini telah memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang kekuatan dan kelemahan masing-masing atlet, memungkinkan para pelatih untuk memberikan saran yang lebih baik dan meningkatkan kinerja tim secara keseluruhan menjelang Milan Cortina Games.
“Kedengarannya sangat sederhana untuk memuat dua atau empat atlet ke dalam kereta luncur,” kata Tomasevicz, yang memenangkan medali emas dalam olahraga kereta luncur empat orang di Olimpiade Vancouver 2010 dan memiliki gelar doktor di bidang bioteknologi. “Tetapi ketika Anda memiliki empat atlet yang sedang berlari dan Anda meminta atlet yang berbeda untuk ikut serta pada waktu yang berbeda sebelum mereka benar-benar merasa telah memaksimalkan dorongannya, terkadang hal ini bertentangan dengan kecenderungan alami mereka.”
“Nah, kalau kita bisa melatih alat AI ini untuk mengatakan di lintasan ini, pada hari ini, dengan atlet-atlet tertentu, berapa langkah yang harus mereka ambil agar bisa naik kereta luncur agar memiliki kecepatan optimal? Wow.”
Tomasevicz mengatakan bahwa ketika dia berlatih, dia hanya memiliki akses ke sebagian kecil data yang sekarang digunakan oleh alat AI Snowflake.
“Pada tahun 2006, di Olimpiade pertama saya, kami membagi lintasan setiap beberapa ratus meter,” katanya, mengacu pada pos pemeriksaan waktu. Kini, bobsled berisi akselerometer dan giroskop yang menyediakan 100 titik data setiap detik.
“Kita berbicara tentang akurasi yang ribuan kali lebih tinggi. Dan dalam hal waktu penyelesaian, jika kita bisa mendapatkan data, mengunggahnya ke AI, mengajukan pertanyaan, mengunduh hasilnya, dan memberikan umpan balik kepada pilot dan pelatih di sela-sela lari, kini mereka dapat melakukan penyesuaian sebelum lari berikutnya dimulai.”
Mike McCarver, kepala sekolah di Snowflake, mengatakan gelombang baru analisis data yang didukung AI lebih dari sekadar perintah AI sederhana dan membuat perbedaan nyata dalam rutinitas pelatihan tim.
“Hal ini benar-benar membuka peluang bagi tim olahraga, atlet, atau bahkan merek secara umum, untuk memanfaatkan lebih banyak data yang mungkin tidak dapat mereka cerna jika tidak dilakukan,” kata McCarver kepada NBC News.
Meskipun Milan Cortina Games mungkin merupakan Olimpiade pertama yang menampilkan penggunaan AI dalam jumlah besar oleh para atlet dan pelatih, Dan Webb, direktur analisis kinerja Komite Olimpiade & Paralimpiade AS, mengatakan bahwa tim baru saja mulai mengeksplorasi bagaimana AI dapat mengubah pekerjaan mereka.
“Saya selalu mendapat pertanyaan tentang AI dari tim yang berbeda,” kata Webb. “Kami telah melakukan investasi awal yang ditargetkan pada beberapa aplikasi AI, namun kami belum sampai pada titik di mana kami memiliki alat AI atau serangkaian alat AI yang telah kami luncurkan di seluruh Tim AS.”
Domer, petugas speedskating, berpendapat bahwa timnya baru saja mulai menggali wawasan yang diperoleh dari AI untuk meningkatkan performa, dan semoga meraih medali, di Milan Cortina dan sekitarnya.
“Saya pikir seiring dengan berlalunya Olimpiade ini, kita akan semakin sering menggunakan AI,” kata Domer. “Kami punya beberapa hal gila yang bisa kami lakukan setelah Olimpiade yang kami temukan di dalam perangkat lunak. Itu akan sangat menyenangkan.”
