BigData im Kufensport – Von aussagekräftigen Bits und schnellen Bobs

09.06.2022

© Fraunhofer IWM

Prof. Dr. Matthias Scherge

Geschwindigkeit ist im Bobsport die eine Seite, Sicherheit die andere. Gerade in den letzten Jahren häuften sich Unfälle bei Trainings und Wettkämpfen [1]. Die Ursachen dieser Unfälle lagen zumeist in mangelhaftem fahrerischen Können aber auch in der riskanten Präparation der Kufen mit Bezug auf den Kufenradius. Darüber hinaus scheinen die starken Beschleunigungen, die auf die Athleten wirken, sowie Stöße eine Langzeitwirkung zu entfalten, die tödlich enden kann [2].

Um die aufgezeigten Risiken zu verringern, wurde mit einem Team von 30 KI-Spezialisten die Datenlandschaft im Bobsport analysiert. Mit dem Handwerkszeug des article text minings konnte die internationale Fachliteratur nach Informationen durchsucht werden, die Trainern, Athleten und Betreuern einen schnellen Einstieg in die wissenschaftliche Bewertung dieses Sports ermöglicht. Zur Visualisierung des Lenkverhaltens wurden mittels automatisierter Analyse von Videodaten sowohl von Bahnkameras als auch aus dem Bob speed heat maps erzeugt. Ebenfalls aus dem Bob stammend, wurden Sound Recordings nach Mustern untersucht. Im größten Teil der Arbeit, der cluster analysis, wurden mehrere Millionen Datenpunkte zu Geschwindigkeiten, Beschleunigungen und Lage des Bobs in der Bahn maschinell ausgewertet. Hierzu wurden auch kritische Teile der Bahn im Computer nachgebaut.

Die Arbeiten am Thema erfolgten in fachlicher Betreuung durch Prof. Dr. Rüdiger Buchkremer und Landesstützpunkttrainer Andreas Neagu.

 

[1] Nothilfe auf der Bahn Schwere Stürze überschatten Bob-WM, nTV, 21.02.2020, 18:05 Uhr

[2] Der Tod der Bobfahrer, Zeit, 31. Juli 2020, 14:15 Uhr

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