Maschinelles Lernen im Sport

Ansprechpartner: 
M.Sc. Falko Heitzer, Univ.-Prof. Dr. med. Marcus Jäger, Dr. med. Constantin Mayer und Dr.-Ing. Dominik Raab
 

Big Data und maschinelles Lernen gewinnen im modernen Sport zunehmend an Bedeutung. Es wird nicht nur das Monitoring körperlicher Leistungsparameter ermöglicht, sondern ebenfalls eine objektive Evaluation der erhobenen Daten.
Besonders in verletzungsreichen Sportarten können smarte Technologien und künstliche Intelligenz (AI: artificial intelligence) dazu beitragen das Verletzungsrisiko durch reliable Daten zu reduzieren. Hierzu ist die Einführung von digital basierten Messsystemen und Algorithmen dringend erforderlich, wobei die Zuverlässigkeit der erhobenen Daten, die Auswahl der Parameter sowie die Anzahl der erfassten Individuen ein Maß für die Reliabilität der AI -basierten therapieempfhelung ist.

Aktuell beschäftigt sich die Arbeitsgruppe für Sport und Bewegungsanalytik mit der Erforschung und Entwicklung eines Algorithmus zur Beurteilung der funktionellen Kniestabilität in verschiedenen Mannschaftssportarten (z.B. Handball, Fußball). Neue Erkenntnisse sollen dazu beitragen (Wieder-)verletzungen zu vermeiden und individuelle Trainingsprogramme zur Leistungsoptimierung ableiten zu können.