Die sogenannte EASM – European Sport Management Konferenz – fand dieses Jahr vom 05. bis 08. Septemer 2022 in Innsbruck statt. Während des dreitägigen Kongresses wurden Präsentationen zu mehr als 250 Forschungsthemen vorgetragen. Auch der Health Tech Forschungsschwerpunkt des MCI konnte bei dieser Konferenz einen Beitrag mit zwei unterschiedlichen Forschungsprojekten im Bereich Machine Learning im Sport leisten.
Am zweiten Tag der EASM wurde einer der beiden Vorträge von Jonas Kreiner gehalten, der sich im Zuge seines Projekts mit der Technik von Fotogrammetrie für Facechecks beim Skitourengehen sowie der Umsetzung eines IMU basierten Cadence Detection Sensors auf der Basis von Machine Learing beschäftigt hat. Zusammengefasst geht es bei seiner Forschung um die 3-D-Modellierung von Gebirgswänden, um den sichersten und besten Abfahrtsweg zu bewältigen. Jonas Kreiner arbeitete dabei mit einer Drohne, die aus unterschiedlichen Perspektiven Bilder einer Gebirgswand aufgenommen hat. Diese Aufnahmen wurden dann mit der Hilfe eines speziellen Algorithmus miteinander verglichen und analysiert. Anhand der Ergebnisse konnte dann die beste Abfahrtsstrecke der Gebirgswand ermittelt werden.
Die zweite Präsentation fand am Folgetag statt. Yannic Heyer sprach bei seinem Vortrag in Form einer Postersession über das Thema „Machine Learning in Cycling – Will external cadence sensors become obsolete?“. Das Poster behandelt einen Machine-Learning-basierten Ansatz, die Trittfrequenz bei Rennradfahrern mithilfe von IMU-Beschleunigungsdaten (sogenannten Inertia measurement unit) zu berechnen. An diesem Projekt forschten neben Yannic Heyer, Bernhard Hollaus, Jasper Volmer sowie Valentin Spörk.
Durch diese Vorträge im Bereich KI konnte das MCI zwei innovative Lösungsansätze in der Welt des Sports präsentieren und damit Beiträge zur Optimierung und Sicherheit im Sportbereich leisten.
Darstellung der Fotogrammetrie für Facechecks beim Skitourenghen ©Kreiner
