Maschinen sehen noch nicht genau so gut wie Menschen, aber sie machen rasante Fortschritte. Ein an der OST – Ostschweizer Fachhochschule entwickeltes System kann in Echtzeit die vollständige Körperhaltung von Menschen erkennen. Dadurch wird zum Beispiel für Physiotherapie-Übungen eine Echtzeit-Analyse zwischen den tatsächlich ausgeführten und den idealen Bewegungsabläufen möglich. Somit könnten Physiotherapie-Behandlungen bald schneller, günstiger und leichter verfügbar werden. Im Rahmen der IT-Bildungsoffensive des Kantons St. Gallen wurde der Lösungsansatz am Mittwoch Abend bei einem öffentlichen Vortrag an der OST vorgestellt.
Erst im September schloss Simon Walser seinen Master an der OST ab, heute arbeitet er als Forscher für künstliche Intelligenz (AI) am ICAI Interdisciplinary Center for Artificial Intelligence der OST. Dort entwickelt er das Ergebnis seiner Masterarbeit weiter: Ein System, das die menschliche Körperhaltung mit Kameras erfasst und durch ausgefeilte Machine-Learning-Algorithmen in Echtzeit erkennen und eine Rückmeldung darauf geben kann. Die Idee wurde gestern der Öffentlichkeit präsentiert. Der Vortrag bildete den Auftakt zu einer Reihe von öffentlich zugänglichen Vorträgen zum Thema AI, welche im Rahmen der IT-Bildungsoffensive des Kantons St.Gallen an der OST künftig angeboten werden.
Maschine trainiert, bis sie helfen kann
In seinem Vortrag zum Projekt AI Physio zeigte Walser mit verschiedenen Animationen und Videos auf einfache Art und Weise, wie die komplizierte Mathematik hinter den Machine-Learning-Algorithmen 2D-Kameraufnahmen in Echzeit-3D-Modelle von menschlichen Bewegungen verwandelt. Doch wie gute Physiotherapeutinnen und -therapeuten muss auch eine künstliche Intelligenz erst trainiert werden, bevor sie ihre Aufgabe bewältigen kann.
Im Fall der Physio-AI wurden dafür aus einem öffentlichen Archiv Fotos von Menschen in verschiedenen Körperhaltungen verwendet. Mit diesen Fotos trainierte die künstliche Intelligenz (neuronales Netzwerk) sich so lange selbst, bis sie kaum mehr Fehler beim Erkennen der Körperhaltungen machte.
Aktuell ist das AI-System so weit ausgereift, dass es Trainierenden via Monitor eine direkte Rückmeldung zu verschiedenen Physiotherapie-Übungen in Echtzeit geben kann: Kameras erfassen die Trainierenden, die AI gleicht die real getätigten mit den gespeicherten idealen Bewegungen ab. Stimmen die Bewegungen nicht überein, so werden den Trainierenden in plakativer Form auf dem Monitor die erkannten Unterschiede zur idealen Bewegung gezeigt.