Zweiter Platz bei ISEA-Wettbewerb: Laufuntergründe mit KI analysiert

Ein Studierender der FH Technikum Wien hat beim heurigen Projektwettbewerb der International Sports Engineering Association (ISEA) den 2. Platz erreicht: Johannes Hafergut (Master-Studiengang Sports Technology), entwickelte im Zuge seines Projekts ein maschinelles Lernmodell, das verschiedene Laufuntergründe anhand von Rohdaten eines Beschleunigungssensors erkennt. Dabei wurde der K-Nearest-Neighbor-Algorithmus (KNN) mit einer Genauigkeit von 86,4 % gewählt, da er am besten zu den Projektanforderungen passt. Das Modell könnte in der Sportwissenschaft und Wearables eingesetzt werden, um Zusammenhänge zwischen Laufuntergründen und Verletzungsrisiken zu untersuchen.

Somit konnte zum bereits vierten Mal in Folge ein Studierender der FH Technikum Wien bei diesem Bewerb einen Platz am Podium erzielen. Das Projekt entstand in der Lehrveranstaltung Machine Learning von Otto Hofstätter, Kompetenzfeld Sports Engineering, Biomechanics & Ergonomics. Den ersten Platz holte heuer ein Studierender der Stanford University, der 3. Platz ging an einen Studierenden der TU München.

Weiterführende Links:

Master-Studiengang Sports Technology – FH Technikum Wien

Kompetenzfeld Sports Engineering, Biomechanics & Ergonomics – FH Technikum Wien

Department Life Science Engineering – FH Technikum Wien

Projektwettbewerb 2024 der International Sports Engineering Association (ISEA)

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