Gesund Trainieren mit KI

Im Berufs- und Arbeitsleben kommt Bewegung häufig zu kurz. Beim eigenständigen Training mit Fitnessgeräten oder Videos passieren jedoch Fehler, die leicht vermieden werden könnten. Das Bremer Unternehmen SZENARIS GmbH arbeitet deshalb zusammen mit Partnern aus der Wirtschaft und Wissenschaft an einem Bewegungstraining mit intelligenten Agent:innen und Robotersystemen. Ziel ist es, den Spaß an Bewegung spielerisch zu fördern und so die gesundheitliche Rehabilitation zu unterstützen.

Ausgangslage // Zu wenig Bewegung

In Deutschland erfüllen rund 42 % der Bevölkerung die Empfehlungen für körperliche Bewegung der Weltgesundheitsorganisation (WHO) nicht. Damit liegt Deutschland erheblich über dem globalen Durchschnitt von 27,5 % (vgl. Guthold et al., 2018). Untersuchungen legen nahe, dass sogar 90 % der Menschen im Alter von 65 bis 74 Jahren die Empfehlungen nationaler Einrichtungen nicht erfüllen (vgl. Brach et al., 2012).

Aus diesem Grund arbeitet SZENARIS zusammen mit den Universitäten Hamburg und Bremen sowie der apoQlar GmbH im Projekt „KI-SIGS AP 390“ an einem intelligenten Bewegungstraining. Diese Lösung soll den Spaß an Bewegung fördern und später ggf. auch in der Physiotherapie eingesetzt werden. Die Zielgruppe richtet sich zunächst an Menschen ab 55 Jahren bis zum Renteneintritt. Das Projekt umfasst dabei sowohl Aspekte der Bewegungserkennung, des Game Designs und der Entwicklung realistisch wirkender, humanoider Trainingsagent:innen.

Lösung // Mit neuronalen Netzen die Körpererhaltung erkennen

Für die Erkennung der Körperhaltung und der Bewegungen wurde ein Prototyp entwickelt, der auf selbstorganisierenden neuronalen Netzwerken basiert. Die User:innen befinden sich vor einem Monitor mit Trackingkamera, auf dem eine virtuelle Repräsentation ihres:seines Körpers abgebildet ist. Dort führt die:der Trainierende eine Übung durch. Mustergültig erkennt der Prototyp bisher sowohl eine Kniebeuge als auch dazugehörige Begleitbewegungen wie zum Beispiel das Heben der Arme.

Durch ein Game Design soll die Motivation der User:innen gesteigert und eine Anpassung an das Fitnesslevel der Trainierenden vorgenommen werden. Unterstützung kommt außerdem von virtuellen Trainigsagent:innen, die mit den User:innen interagieren und sie durch die Übungen leiten.

Ergebnis // Richtig Trainieren durch dynamisches Feedback

Die Kamera erkennt die Bewegung der Trainierenden und vergleicht sie mit der idealen Ausführung einer Übung. Wenn ein:e Übende:r zum Beispiel die Knie zu weit nach innen beugt oder den linken Arm zu stark streckt, werden die entsprechenden Körperteile auf dem Monitor rot gefärbt. Die User:innen erhalten auf diese Weise unmittelbares Feedback und können die Haltungsfehler umgehend korrigieren sowie Verletzungen vermeiden.

Die virtuellen Trainer:innen auf Bildschirmen oder Robotersystemen unterstützen mit verbalen Hinweisen oder Gesten. Dazu wurden erste Prototypen mit dem Fokus auf eine ansprechende visuelle Darstellung und motivierende Interaktion erstellt. Überlegt wird außerdem, individuelle Trainingsagent:innen für unterschiedliche Übungen zu entwickeln, wie zum Beispiel ein:e Yogalehrer:in für Balanceübungen oder ein:e Bodybuilder:in für Kraftsport.

Perspektive // Zielgruppengenaue Aufbereitung

Um das Training passgenau auf die Zielgruppe abzustimmen, sind Interviews in Planung. Dabei soll abgefragt werden, wie das Game Design künftig gestaltet wird: Welche Umgebung bevorzugen die Trainierenden? Eine Physiopraxis, eine Wohnung oder doch ein Stadion? Und welche Dynamik soll das Training haben? Einen Hindernislauf, vielleicht Skispringen oder doch lieber eine Runde Dosenwerfen auf dem Jahrmarkt?

Im Austausch mit den Forschungspartnern konnten bereits zahlreiche Ideen zusammengetragen werden. Um das Game Design zu finalisieren, möchte das Projektteam die gesammelten Vorschläge mit den Wünschen der Zielgruppe in Einklang bringen. Drei Layer sollen evaluiert werden: Klassische Game-Elemente wie Abzeichen, Punkte oder Trophäen, Gameful Design wie Stories oder personalisierte Trainier:innen sowie soziale Aspekte, zum Beispiel einen Multiplayer-Modus.

Ansprechpartner:

Universität Hamburg – Human-Computer Interaction: Prof. Dr. Frank Steinicke

Universität Hamburg – Knowledge Technology: Prof. Dr. Stefan Wermter

Universität Bremen – Digital Media Lab: Prof. Dr. Rainer Malaka

apoQlar GmbH: Sirko Pelzl

SZENARIS GmbH: Dr. Uwe Katzky

Quellen:

Brach, M., Hauer, K., Korn, O., Konrad, R., Unkauf, S., Hardy, S., & Göbel, S. (2012). Motivotion60+: Entwicklung eines computeranimierten Systems zum Kraft- und Balancetraining für Senioren (P53). https://doi.org/10.13140/RG.2.1.2245.5126.

Guthold, R., Stevens, G. A., Riley, L. M., & Bull, F. C. (2018). Worldwide trends in insufficient physical activity from 2001 to 2016: A pooled analysis of 358 population-based surveys with 1.9 million participants. The Lancet Global Health, 6(10), e1077–e1086.https://doi.org/10.1016/S2214-109X(18)30357-7.

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