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MoGaSens – Mobiles Ganzkörper-Sensorsystem

Mit Künstlicher Intelligenz zum besseren Trainingserfolg

Ein Team des Creative Space for Technical Innovations (CSTI) der HAW Hamburg entwickelt zusammen mit dem Start-Up Hamburg Applications, der Universität Hamburg und einem Team der Medizintechnik der HAW Hamburg ein intelligentes Sport-Outfit. Damit können Sportler*innen ihre Trainingsweise und Fitnesszustand selbst testen und über die Zeit beobachten. Die dahinterliegende Künstliche Intelligenz (KI) kommt von der HAW Hamburg.

Liegestütz Projekt MoGaSens

Am CSTI erstellten die Forscher*innen mit Sensoren am Körper erste Trainingsdatensätze. Zu sehen ist hier ein Ausschnitt aus den unterstützenden Videoaufnahmen.

In der Pandemie verlegen sich viele Bereiche des täglichen Lebens nach Hause. So arbeiten wir nicht nur, sondern trainieren auch „remote“. Ohne Mitmenschen und Coach im Fitnesscenter, bei denen man sich hier und da die richtige Trainingsweise abschauen könnte oder der*die einen korrigiert. Technische Spielereien wie Fitness-Tracker, Uhren oder Brustgurte können Trainingserfolge schon längst verfolgen. Doch sie sind oft ungenau und melden nicht zurück, was verändert werden muss, um den Trainingserfolg zu steigern.

Hier setzt das interdisziplinäre Forschungsprojekt MoGaSens (Mobiles Ganzkörper-Sensorsystem) des Start-Ups Hamburg Applications, der HAW Hamburg und der Universität Hamburg an. Gemeinsam entwickeln die Projektteilnehmer*Innen einen Prototyp in Form eines Shirts und einer Hose, der mit Hilfe von Sensoren am Körper Biosignale, wie zum Beispiel EKG, misst. Ein virtueller persönlicher Trainer gibt den Sportler*innen dann Feedback über die Ausführung der Übung und den Fitnesszustand.

Während Hamburg Applications das Produkt entwickelt und auf den Markt bringen will, liefern die HAW Hamburg und die Universität Hamburg die Forschungsgrundlagen. Hierbei arbeitet die HAW Hamburg am CSTI an der Entwicklung der zugrundeliegenden KI, genauer gesagt, an Machine Learning-Algorithmen. Ein Team der Medizintechnik von der Fakultät Life Sciences erforscht algorithmische Grundlagen für die Erkennung von Biosignalen.

Damit Sportler*innen das intelligente Outfit später perfekt nutzen können, benötigt es bei der Entwicklung des Machine Learning-Modells ausreichend viele Daten. „Machine Learning, als Teil der künstlichen Intelligenz, ist ein Mechanismus, der durch das Betrachten der Vergangenheit Muster erkennt und Lösungen entwickelt. Das heißt in unserem Fall, dass wir ausreichend Beispiele in die Maschine werfen müssen. Diese lernt dann wie beispielsweise korrekt ausgeführte Übungen von nicht korrekt ausgeführten Übungen unterschieden werden können“, sagt Dr. Kai von Luck, Professor für Informatik an der HAW Hamburg.

Dafür haben sich die Forscher in den Räumlichkeiten des CSTI selbst körperlich betätigt und zahlreiche Daten gesammelt: Über Sensoren am Körper, unterstützt durch Videoaufnahmen und dem Feedback der Sportwissenschaftler*Innen der Universität Hamburg, wurden erste Trainingsdatensätze erstellt. „Ganz grundsätzlich stellt sich uns die Frage: Was tust Du gerade und wie geht es Dir dabei?“, sagt Projektleiter Dr. Jan Schwarzer. „Mit Hilfe von Lage- und Biosensoren überprüfen wir, ob sich zum Beispiel an der Art der Ausführung eines Liegestützes etwas verändert, wie sich die Herzfrequenz verhält und ob die Geschwindigkeit in der Ausführung im Laufe der Zeit nachlässt.“ Die erstellten Datensätze helfen, um schrittweise Machine Learning-Modelle zu verbessern und diese für den Einsatz im Prototyp vorzubereiten.

Das Projekt läuft von September 2019 bis März 2022 und wird von der IFB (Hamburgische Investitions- und Förderbank) und der EU gefördert. Das CSTI ist als Labor am Forschungs- und Transferzentrum (FTZ) Smart Systems der HAW Hamburg angesiedelt. Dieses beschäftigt sich mit der Digitalen Transformation. Dabei dient das CSTI als zentraler Ort der Begegnung, um Projekte, Abschlussarbeiten und Workshops zu ermöglichen. Ziel des FTZ Smart Systems ist es, mit einer großen Vielfalt von Akteur*innen aus Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft zu kooperieren, um Wissens- und Technologietransfer zu ermöglichen.

(Text: Britta Sowa)

Weitere Informationen

csti.haw-hamburg.de

www.mogasens.de

 

Kontakt

Fakultät Technik und Informatik
Dr. Jan Schwarzer
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
jan.schwarzer (@) haw-hamburg.de

 

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