Unterschiedliche Laufleistungen mittels KI erklärt

Wir alle kennen Geschichten von “übermenschlichen” Leistungen und “wundersam” schnellen Heilungsprozessen. Dahinter steht oft das bewusste oder zufällige Zusammentreffen vieler positiver Faktoren (Ernährung, Lebensweise, Training, Umwelteinflüsse, …), die im Einzelfall exakt passen. Alle interessanten Zusammenhänge zu “Wissen” zu erheben, ist mit klassischer Forschung kaum möglich. Das Versprechen von Big Data und Künstlicher Intelligenz ist es, dass wir alle über den Austausch unserer Daten eine Schwarmintelligenz entwickeln, die viel schnellere Lernprozesse ermöglicht.

Gerade im Bereich der Fitness gibt es viele interessante Fragestellungen: Welche Kombination von sportlichen Aktivitäten bringt mich am schnellsten und abwechslungsreichsten zu einem bestimmten Ziel? Wie ist der Einfluss von Luftqualität oder Wetter auf meine Tagesfitness? Passt mein Trainings- oder Rehastatus zu anderen in einer ähnlichen Situation? Was haben andere vielleicht “besser” gemacht? Abseits der psychologischen und datenschutztechnischen Gefahren der Überwachung und ständigen Quantisierung mit Aktivitäts- und Fitness-Trackern (Smartphones, Wearables, Sportcomputer, …)  gibt riesige Chancen zur Demokratisierung von High-Tech-Diagnosen. Gleichzeitig werden gerade im Bereich Fitness und Gesundheit höchst sensible Daten verarbeitet, deren Schutz stets gewährleistet sein muss. Dies stellt die Informatikforschung vor spannende Aufgaben, welche interdisziplinär gelöst werden müssen. 

 Während des Digitalisierungsmarathons wurden von Wissenschaftlern des TECO ein Läufer mit Sensortechnik ausgestattet. Dabei wurden verschiedene Livedaten der Läuferinnen und Läufer, wie beispielsweise die Atemfrequenz, sowie der Umwelt aufgezeichnet. Diese Daten wurden von einem Team von Data Scientists während des Laufes mit Methoden der Künstlichen Intelligenz ausgewertet und im Anschluss präsentiert.

Weitere Informationen können in dieser Slideshow-Präsentation nachgelesen werden.

Text und Präsentation: Till Riedel

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