pte20240507001 Produkte/Innovationen, Medizin/Wellness

Badminton: Profi-Datensatz optimiert Training

Amateure lernen per KI-gestütztem Algorithmus die teils hochspezialisierten Techniken besser


Badminton: Mittels KI lernen Amateure künftig von den Profis (Foto: Irish 83, pixabay.com)
Badminton: Mittels KI lernen Amateure künftig von den Profis (Foto: Irish 83, pixabay.com)

Gwangju/Cambridge (pte001/07.05.2024/06:00)

Forscher des Gwangju Institute of Science and Technology (GIST) und des Massachusetts Institute of Technology nutzen die Techniken professioneller Badmintonspieler zur KI-basierten Trainingsoptimierung von Amateuren. Konkret haben die Experten hierfür Sensoren genutzt, die üblicherweise verwendet werden, um die Bewegungen bei Küchenarbeiten zu analysieren, um einen Datensatz zu erstellen, der die Bewegungen und physiologischen Reaktionen von Badmintonspielern widerspiegelt. Um die Qualität von Vorhand- und Rückhandschlägen zu verbessern, haben die Forscher 23 Stunden lang die Bewegungsdaten von 25 Spielern mit unterschiedlicher Leistung gesammelt.

7.763 Daten für jeden Schlag

Die Spieler mussten unzählige Vorhand- und Rückhandschläge ausführen, während Sensoren ihre Bewegungen und Reaktionen aufzeichneten. Registriert wurden Gelenkbewegungen, Muskelströme, der Druck der Füße auf den Untergrund und Videobilder zur Aufzeichnung von Körperbewegungen und Federballpositionen. Mit 7.763 gesammelten Datenpunkten wurde jeder Schwung anhand der Schlagart, der Spielstärke des Spielers, der Landeposition des Federballs, der Position des Aufpralls im Verhältnis zum Spieler und des Geräuschs beim Aufprall dokumentiert.

"Dieser Datensatz wird genutzt, um KI-basierte Ausbildungs- und Trainingssysteme für Schlägersportler zu entwickeln. Durch die Analyse der Unterschiede in den Bewegungs- und Sensordaten zwischen den verschiedenen Spielerniveaus und die Erstellung von KI-generierten Bewegungsabläufen kann der Datensatz für personalisierte Trainingsanleitungen für jedes Spielerniveau verwendet werden", so GIST-Forscher Minwoo Seong. Langfristig könne der Datensatz das Training für ein breiteres Publikum zugänglicher und erschwinglicher machen sowie das allgemeine Wohlbefinden fördern.

(Ende)
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