AI Engineering: Künstliche Intelligenz in Sport und Medizin hautnah erleben
Messtechnik hautnah erleben: Jette Lampe, Leon Faulbaum, Luise Neumann und Miral Ibrahim (im Hintergrund) studieren AI Engineering. Foto: Katja Eisenächer
Im Dezember 2024 waren erstmals elf Studierende des kooperativen Bachelor-Studiengangs „AI Engineering – Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften“ an der Hochschule Magdeburg-Stendal zu Gast. Einen Tag lang drehte sich alles um „Biomechanik und Smart Health Technologies“ – eine der fünf Vertiefungsrichtungen im Kooperationsstudiengang. Sie wird vom Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Industriedesign (IWID) verantwortet.
Im Zentrum des Tages stand die Anwendung Künstlicher Intelligenz (KI) im Sport und in der Medizin. Highlights waren die Praxis im Bewegungslabor der Hochschule und die KI-basierte Analyse von Bewegungsdaten aus dem Cheerleading. Im Bewegungslabor der Hochschule konnten die Studierenden Messtechnik und zwei ausgewählte Messverfahren zur Datenerfassung hautnah erleben: die Elektromyografie (EMG) und die Spiroergometrie.
EMG-Sensoren können Muskelaktionspotenziale als elektrisches Signal erfassen. So kann muskuläre Aktivität präzise gemessen werden. Zu diesem Zweck brachten die Studierenden nach einer Hautpräparation Elektroden und EMG-Sensoren bei Mitstudierenden an – zum Beispiel am Bizeps (Musculus biceps brachii), am Trizeps (Musculus triceps brachii) oder auch am Unterarmmuskel (Musculus brachioradialis). Auf diese Weise konnten die zukünftigen „AI Engineers“ ihre Muskelaktivität in Form von Ausschlägen elektrischer Signale mittels spezifischer Software beobachten.
Die Spiroergometrie wird häufig eingesetzt, um Trainingszustände zu evaluieren, die Effektivität von Rehabilitationsmaßnahmen zu überprüfen und sportliche Leistungen zu optimieren. Im Labor durfte ein zukünftiger „AI Engineer“ auf dem Radergometer selbst in die Pedale treten und so dieses Messverfahren für seine Mitstudierenden veranschaulichen. Mithilfe einer Gesichtsmaske wurden bei ihm Atemfrequenz, Atemvolumen, Sauerstoffverbrauch und die Kohlendioxidproduktion gemessen. Diese Daten ermöglichen eine umfassende Analyse der kardiopulmonalen Leistungsfähigkeit und helfen dabei, die individuelle Belastbarkeit einer Person zu bestimmen.
Nach der Datenerfassung ging es in der abschließenden Übung Dynamic Data um die KI-basierte Datenanalyse. Auf Basis eines Python-Skripts, welches Inertialsensordaten aus dem Cheerleading verarbeitet, sammelten die Studierenden erste Ansätze zur Weiterentwicklung des Skripts unter Verwendung von maschinellem Lernen. Ziel dieser Übung war es, die Effizienz und die Genauigkeit der Erkennung von Mustern in den Bewegungsabläufen der Sportlerinnen und Sportler zu verbessern. Die Übung wurde in Kooperation mit dem Hochschulprojekt ZAKKI entwickelt und umgesetzt.
Der Studiengang „AI Engineering“ ist eine Kooperation von fünf Hochschulen Sachsen-Anhalts: der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, der Hochschule Anhalt, der Hochschule Harz, der Hochschule Merseburg und der Hochschule Magdeburg-Stendal. Jede Hochschule bietet im Studiengang eine eigene Vertiefungsrichtung an. Die ganztägige Veranstaltung an der Hochschule Magdeburg-Stendal ist Teil des Moduls Industrielle KI-Systeme im dritten Semester des gemeinsamen Grundlagenstudiums, das an der Otto-von-Guericke-Universität absolviert wird. Das Modul ist wie eine Ringvorlesung konzipiert. Die Studierenden verbringen einen ganzen Tag pro Vertiefungsrichtung an der jeweiligen Hochschule. So tauchen sie bereits im gemeinsamen Grundlagenstudium in die fünf Vertiefungsrichtungen des kooperativen Bachelor-Studiengangs sowie in entsprechende KI-Anwendungen ein, bevor sie sich für eine Vertiefung entscheiden und diese ab dem fünften Semester an der entsprechenden Hochschule studieren.
(Text: Birte Scholz und Katja Eisenächer)
