Künstliche Intelligenz verändert zunehmend, wie im Spitzensport geforscht wird: Große Mengen an Trainings- und Wettkampfdaten lassen sich heute so auswerten, dass neue Erkenntnisse über Leistung und Gesundheit von Athlet*innen möglich werden. Mit diesen Chancen wachsen aber auch die Anforderungen an die Forschung selbst – etwa an die Qualität der zugrunde liegenden Daten und daran, wie nachvollziehbar KI-gestützte Ergebnisse für die Praxis bleiben.
Im Zuge der Digitalisierung des Leistungssports verfolgt das IAT (IAT/FES Zukunftskonzept 2026-2033) eine stärkere Ausrichtung auf die Entwicklung und Anwendung KI-basierter Analysen. Das Ziel ist es, durch innovative technologische Lösungen neue inhaltliche Impulse für die Leistungssportpraxis zu generieren.
KI erkennt Tricks und Bewegungen
Das Team um Professor Dr. Wendelin Schramm am GECKO-Institut für Medizin, Informatik und Ökonomie der Hochschule Heilbronn (HHN) arbeitet seit fünf Jahren im Reallabor für Longboarding und Skateboarding – inklusive einer Videodatenbank mit mehr als 2.900 Aufnahmen, die als Trainingsmaterial und zur Validierung von KI-Modellen dienen. Auf dieser Grundlage wird unter anderem an einer KI-gestützten Erkennung von Skateboard-Tricks und Bewegungsabläufen gearbeitet.
Für das IAT ist interessant, wie die Daten aus dem Reallabor für die Trainingswissenschaft nutzbar gemacht werden können. „Die Verbindung aus einem realen Trainingsort, wissenschaftlicher Forschung und KI-gestützter Bewegungsanalyse ist faszinierend und vielversprechend. Das vorhandene Videomaterial bietet eine spannende Grundlage, um gemeinsam über neue Anwendungen für Training und Leistungssport nachzudenken“, sagt Dr. Marc-Oliver Löw, IAT-Direktor.
Austausch mit Perspektive
Der Besuch ist ein erster wichtiger Schritt für die weitere Vernetzung. Im Mittelpunkt des Austauschs stand der Transfer der Forschung in die Trainingspraxis sowie die mögliche Kooperation zur gemeinsamen Weiterentwicklung der KI-basierten Bewegungsanalyse.