„Künstliche Intelligenz für den Spitzensport im Spannungsfeld zwischen Big und Small Data“ – Gastbeitrag BISp
Das Team um Prof. Dr. Alexander Asteroth, Professor für Informatik an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, in Kooperation mit Prof. Dr. Mark Pfeiffer von der Johannes Gutenberg-Universität Mainz hat im Rahmen eines Ausschreibungsprojekts des Bundesinstituts für Sportwissenschaft (BISp) „Einsatzgebiete von Künstlicher Intelligenz (KI) im Spitzensport“ eine Expertise erarbeitet. In dieser Expertise werden ein Überblick über derzeitige Einsatzgebiete und den Nutzen von KI im Leistungssport gegeben und Handlungsempfehlungen abgeleitet.
Künstliche Intelligenz (KI) ist aus der heutigen Gesellschaft kaum noch wegzudenken. Auch im Sport haben Methoden der KI in den letzten Jahren mehr und mehr Einzug gehalten. Ob und inwieweit dabei allerdings die derzeitigen Potenziale der KI tatsächlich ausgeschöpft werden, ist bislang nicht untersucht worden.
Der Nutzen von Methoden der KI im Sport ist unbestritten, jedoch treten bei der Umsetzung in die Praxis gravierende Probleme auf, was den Zugang zu Ressourcen, die Verfügbarkeit von Experten und den Umgang mit den Methoden und Daten betrifft. Die Ursache für die, verglichen mit anderen Anwendungsgebieten, langsame An- bzw. Übernahme von Methoden der KI in den Spitzensport ist nach Hypothese des Autorenteams auf mehrere Mismatches zwischen dem Anwendungsfeld und den KI-Methoden zurückzuführen. Diese Mismatches sind methodischer, struktureller und auch kommunikativer Art.
In der vorliegenden Expertise werden Vorschläge abgeleitet, die zur Auflösung der Mismatches führen können und zugleich neue Transfer- und Synergiemöglichkeiten aufzeigen.
Außerdem wurden drei Use Cases zu Trainingssteuerung, Leistungsdiagnostik und Wettkampfdiagnostik exemplarisch umgesetzt. Dies erfolgte in Form entsprechender Projektbeschreibungen. Dabei zeigt die Ausarbeitung, auf welche Art und Weise Probleme, die heute noch bei der Verbindung zwischen KI und Sport bestehen, möglichst ausgeräumt werden können. Eine empirische Umsetzung des Use Case Trainingssteuerung erfolgte im Radsport, weshalb dieser ausführlicher dargestellt wird.
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