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Il pattinaggio entra nell’era dei dati
Alle recenti Olimpiadi invernali di Milano-Cortina 2026, il pattinaggio di figura ha adottato strumenti avanzati di computer vision e tracking video per analizzare con precisione i movimenti degli atleti e fornire in tempo reale dati relativi alla performance. Per ora questi dati sono utilizzati principalmente per analisi televisive e statistiche, ma è probabile che in futuro possano supportare anche il processo di giudizio tecnico nelle competizioni internazionali.
La computer vision, o visione artificiale, è un ramo dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di interpretare, analizzare e comprendere il contenuto di immagini digitali e filmati video.
A differenza degli esseri umani, per i quali la visione è un processo intuitivo, un computer percepisce le immagini come una griglia di numeri (pixel). L’obiettivo della computer vision è trasformare questi dati numerici in informazioni significative per replicare le capacità cognitive umane.
Lara Naki Gutman impegnata nei Giochi di MI-CO 2026
Sullo schermo in basso a sinistra vediamo visualizzati “Height” ,”Air Time” e la traccia del percorso sul ghiaccio (Heat Map).
Come vengono misurati questi dati?
Questi parametri sono ottenuti tramite sistemi di tracking video multi-camera utilizzati durante le competizioni internazionali. Uno dei primi sistemi di tracking video applicati al pattinaggio di figura è Ice Scope, sviluppato dalla televisione giapponese Fuji TV e introdotto per la prima volta nel 2018 nelle trasmissioni delle competizioni nazionali. Nel 2019 il sistema è stato utilizzato ai Campionati del Mondo di Saitama, dove ha permesso di visualizzare per la prima volta dati quantitativi sui salti – come altezza, lunghezza e velocità – direttamente durante le riprese televisive.
Questo sistema utilizza:
- più telecamere ad alta velocità attorno alla pista
- algoritmi di computer vision
- modelli cinematici per ricostruire la traiettoria tridimensionale dell’atleta.
Attraverso questa ricostruzione è possibile calcolare diversi parametri biomeccanici:
- velocità di ingresso nel salto
- altezza del salto
- tempo di volo
- Velocità di uscita
- distanza orizzontale del salto.
Inizialmente Ice Scope non è stato introdotto per il giudizio tecnico, ma per:
- analisi televisiva
- grafica di supporto per il pubblico
- statistiche di performance
cioè per aiutare gli spettatori a capire meglio elementi complessi come salti quadrupli o combinazioni.
Sistemi di tracking simili sono stati utilizzati anche in studi scientifici recenti per analizzare salti complessi come il quadruple Axel (1). Questo tipo di analisi consente di studiare i salti direttamente in condizioni di gara, senza sensori applicati all’atleta.
Dopo il debutto nel 2019, tecnologie simili di tracking video e computer vision sono state progressivamente integrate nelle trasmissioni delle competizioni internazionali e nei sistemi di analisi delle performance, fino ad arrivare alle applicazioni più avanzate viste nelle Olimpiadi recenti.
La tecnologia adottata da OMEGA alle Olimpiadi di Milano-Cortina 2026
Uno di questi sistemi, è stato sviluppato anche dal partner tecnologico olimpico Omega, utilizzando fino a 14 telecamere attorno alla pista per tracciare con precisione la traiettoria dello skater e generare rappresentazioni grafiche del movimento. (2)
Sistemi basati su array di telecamere ad alta velocità e algoritmi di intelligenza artificiale sono stati utilizzati per misurare parametri tecnici come altezza e lunghezza dei salti, velocità e numero di rotazioni durante l’esecuzione degli elementi.
Omega utilizza i dati ottenuti dalle telecamere per creare una mappa termica dei punti in cui i pattinatori concentrano i loro movimenti, nonché dell’altezza, della lunghezza e della rotazione di ogni salto. (2)
Un’esempio dei dati che Omega può produrre, in questo caso la routine olimpica del pattinatore artistico americano Ilia Malinin durante la gara a squadre.
“Siamo arrivati a un millimetro di rilevamento della lama”, ha affermato Alain Zobrist, CEO dell’unità di cronometraggio di Omega. L’intelligenza artificiale può rilevare movimenti che “non potrebbero essere visti a occhio nudo”, ha aggiunto. Le capacità di Omega potrebbero in futuro supportare le decisioni dei giudici. (2)
Negli ultimi anni il pattinaggio artistico è diventato uno dei pochi sport estetici in cui sono stati introdotti sistemi di tracking oggettivo del movimento su ghiaccio. Questi sistemi servono principalmente:
- analisi scientifica dei salti
- supporto all’allenamento
- supporto alle decisioni dei giudici in prospettiva (2) (3)
- valutare l’operato dei giudici (3)
L’International Skating Union (ISU) ha testato sistemi di telecamere ad alta risoluzione che utilizzano l’IA nelle competizioni negli ultimi due anni per monitorare i movimenti dei pattinatori e analizzare elementi tecnici come la rotazione del salto, l’altezza, la distanza percorsa e le posizioni di spin in tempo reale (3). L’obiettivo è quello di fornire dati più oggettivi per supportare i pannelli tecnici che attualmente giudicano in pochi secondi sul completamento delle rotazioni e sul bordo utilizzato per staccare o atterrare da un salto. Decisioni che possono determinare le medaglie (3).
La tecnologia attuale a portata di Atelti e Tecnici
Se sistemi come Ice Scope ed Omega rappresentano l’applicazione più avanzata del tracking nel pattinaggio di figura, negli ultimi anni tecnologie simili stanno diventando accessibili anche agli allenatori attraverso applicazioni per smartphone basate su computer vision ed AI.
Una delle applicazioni più innovative sviluppate recentemente per il pattinaggio è OOFSkate, una mobile app di video-analytics dedicata al pattinaggio artistico. Usa computer vision e AI per analizzare video girati con uno smartphone e restituisce metriche oggettive su salti e rotazioni, aiutando atleti e coach a migliorare tecnica, consistenza e composizioni di gara (4).
L’utente registra o carica un video del salto direttamente dall’app; OOFSkate esegue post-tracking frame by frame e calcola metriche di valutazione senza bisogno di sensori indossabili o costosi sistemi multicamera: basta un solo smartphone a bordo pista (4).
Funzioni per atleti e allenatori
Gli atleti possono confrontare i propri salti nel tempo, ma anche paragonarsi a benchmark di squadre nazionali e campioni olimpici, grazie a librerie video curate in collaborazione con U.S. Figure Skating. Coach e club possono usare le serie storiche per monitorare progressi, correggere la tecnica in modo oggettivo e impostare obiettivi numerici (es. aumentare altezza media del triplo toe di X cm) (5). L’app è stata adottata come strumento ufficiale dalla federazione statunitense, con rollout a livello nazionale e utilizzo in camp, programmi di sviluppo e contesti d’élite fino al Grand Prix e alle Olimpiadi.
Applicazioni come OOFSkate permettono oggi di analizzare i salti di un pattinatore direttamente da un video registrato con lo smartphone, stimando parametri come altezza, tempo di volo e velocità di rotazione.
Per concludere..
L’evoluzione degli strumenti di analisi nel pattinaggio di figura mostra chiaramente come la tecnologia stia progressivamente cambiando il modo in cui questo sport viene osservato, compreso e insegnato. Dai primi sistemi di tracking televisivo come Ice Scope, alle sofisticate tecnologie di analisi sviluppate da Omega per le Olimpiadi di Milano-Cortina 2026, fino alle applicazioni basate su intelligenza artificiale disponibili oggi su smartphone come OOFSkate, emerge un percorso di innovazione che sta rendendo sempre più misurabili aspetti tecnici un tempo valutati quasi esclusivamente a occhio. In questo scenario la tecnologia non sostituisce l’esperienza di tecnici e giudici, ma diventa uno strumento prezioso per supportare l’analisi della performance, migliorare la comprensione della biomeccanica dei salti e contribuire allo sviluppo futuro del pattinaggio di figura.
Riferimenti:
(1) Hirosawa S. et al. (2025) – Kinematic considerations for achieving the quadruple axel jump: comparison with triple axel jumps among world-class figure skaters using tracking data. Sports Biomechanics.
(2) https://www.axios.com/2026/02/16/olympics-figure-skating-ai
(3) https://www.malaymail.com/news/sports/2026/02/11/figure-skating-brings-in-ai-to-track-jumps-spins-amid-judging-controversies/208742
(4) https://oofskate.com/
(5) https://usfigureskating.org/news/2025/12/2/press-releases-us-figure-skating-partners-with-oofskate-to-bring-ai-powered-jump-metrics-to-athletes-nationwide.aspx
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