Neuronale Netze im Tennis

Date 20.10.2021

Ein neuer Ansatz um noch besser zu werden – Vortrag beim ECSS-Kongress 2021

Der Forschungsschwerpunkt „Health Tech“ am MCI befasst sich unter anderem mit der Anwendung von Technologie auf Medizin, Sport und Tourismus. Bernhard Hollaus war mit einem Vortrag beim ECSS-Kongress 2021 (European College of Sport Science) vertreten, einer weltweit renommierte Fachkonferenz.

Seine Forschung befasst sich mit der Erkennung von verschiedenen Schwungtypen im Tennis. Denn im Tennis und in vielen anderen Sportarten zeigt sich, dass Daten über die Gegnerin, den Gegner und sich selbst immer wichtiger werden, um erfolgreich zu sein. Die Daten alleine nützen aber nichts, erst die richtige Interpretation kann zum Erfolg führen. Genau an dieser Stelle setzen die Methoden von „Machine-Learning“ an, denn diese ermöglichen die Berechnungen von „expected goals“ und „targets“, aber auch die Schwungerkennung im Tennis.

Besonders im Tennis-Sport ist es interessant, welche Schlagtypen wie häufig von den Athletinnen und Athleten durchgeführt werden, welche Schlagsequenzen zu den meisten Punkten führen und wie die Schlagkraft der Sportlerinnen und Sportlern mit der Ermüdung abnimmt. Die Herausforderung der Datengewinnung liegt hierbei im autonomen Messen eines Schlages. Für diese maschinelle Erkennung und Auswertung der Techniken wird ein passender Sensor und Algorithmus benötigt. Als Sensor wurde ein „Motion-Sensor“ verwendet, der Drehraten, Beschleunigungen und magnetische Flussdichten liefert. So konnten in einem Experiment mit vielen Tennisspielerinnen und Tennisspielern über 5000 Datensätze gesammelt werden. Diese Datensätze wurden anschließend für das Training eines neuronalen Netzes herangezogen, um schlussendlich einen Datensatz automatisiert einem Schlagtyp zuordnen zu können. Durch dieses Verfahren konnte eine Genauigkeit von 94% erzielt werden. Das bedeutet, dass ausschließlich 6% der Datensätze falsch klassifiziert wurden. Im Tennis ist es also bereits jetzt möglich, durch „Machine-Learning“ Athletinnen und Athleten mit relevanten Daten zu versorgen und die Spielweise ihres Gegenübers und ihre eigene zu analysieren und zu optimieren.

Für mehr zum Projekt, wenden Sie sich bitte an:

Bernhard Hollaus
Senior Lecturer
Medical, Health and Sports Technologies
+43 512 2070-4431
bernhard.hollaus@mci.edu

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ECSS Congress 2021 – Bernhard Hollaus hält dort seinen Vortrag “Tennis Shot Classification using a wearable and neural networks”. © MCI-Hollaus.

ECSS Congress 2021 – Bernhard Hollaus hält dort seinen Vortrag “Tennis Shot Classification using a wearable and neural networks”. © MCI-Hollaus.

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