Name: #31: An der Schnittstelle von Sport, KI und Wearables
Start: 2025-11-18T18:30:00+01:00
End: 2025-11-18T21:30:00+01:00
Location: Pioneers Club

Ein Abend voller Herzschlag, Sensoren und smarter Datenanalyse: Beim nächsten Data Science Meetup dreht sich alles um die Schnittstellen von Sport, KI und Wearables. Christian Deutscher zeigt, wie sich der Puls der Arminia-Fans im DFB-Pokalfinale messen ließ und welche Geschichten in diesen Daten stecken. Kevin Penner nimmt uns mit in die Welt der Tiny AI, wo jedes Milliwatt zählt und intelligente Modelle direkt auf Mini-Sensoren laufen. Und Michael Adams sowie Alexander David bringen mit ihrem Talk zu Expected Goals im Handball Licht ins Dunkel scheinbar zufälliger Torchancen – datengetrieben, präzise und praxisnah.

**Open Doors: 18:30 Uhr**
**Talks ab 19 Uhr**

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**Talk: Fußball-Fieber: Puls und Stresslevel der Arminia-Fans sichtbar machen**

Wie hoch war das Stresslevel bei den Fans von Arminia Bielefeld während des DFB Pokalfinals 2025 gegen den VfB Stuttgart? Diese Frage beantwortet Prof. Dr. Christian Deutscher (Fakultät für Psychologie und Sportwissenschaft, Universität Bielefeld) mithilfe der Daten von Fitness-Trackern von über 200 Arminia-Fans in einer Studie der Universität Bielefeld gemeinsam mit weiteren Forschenden.

Die Ergebnisse sprechen eine klare Sprache: Schon Stunden vor Anpfiff stiegen Puls und Stresslevel messbar. Torchancen und Spielverlauf finden sich direkt in den Datenverläufen der Teilnehmenden wieder.

Im Rahmen des Vortrags beim Data Science Meetup geht Christian darauf ein, wie das Forschungsteam die Daten erhoben und ausgewertet hat, welche Muster es zwischen Spielverlauf, Herzfrequenz und Stressniveau gibt und welche Herausforderungen bestehen, um diese Daten künftig noch stärker mit Kontextinformationen (z.B. Bewegung, Aufenthaltsort, Alkoholkonsum, etc.) anzureichern.

Nicht nur für Fußballinteressierte sondern insbesondere auch für Menschen, die bereits mit Daten von sogenannten Wearables arbeiten, wird das ein spannender Vortrag mit Möglichkeiten zum Austausch rund um die Herausforderungen und Besonderheiten dieser Sensordaten.

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**Talk: Tiny AI auf Edge Devices: Wenn jedes Milliwatt zählt**

Wie lässt sich Künstliche Intelligenz auf Ultra-Low-Power-Hardware bringen? Der Talk zeigt, wie KI-Modelle so entwickelt werden können, dass sie selbst unter engsten Ressourcenbedingungen in Echtzeit laufen. Am Beispiel des an der Universität Bielefeld entwickelten Wearable BI-Vital werden praxisnahe Anwendungen vorgestellt, darunter die lokale Verarbeitung von EKG-Signalen zur Erkennung von Anomalien.
Dabei wird die gesamte Entwicklungs-Pipeline beleuchtet, von der Modellidee über Optimierung und Quantisierung bis hin zur Implementierung auf dem Sensorknoten. Es wird deutlich, welche Kompromisse zwischen Genauigkeit, Energieverbrauch und Modellgröße notwendig sind und warum die Verlagerung der Datenverarbeitung näher an den Sensor nicht nur Cloud-Unabhängigkeit schafft, sondern auch neue Ansätze im Design effizienter KI-Modelle erfordert.

Kevin Penner ist PhD-Student an der Universität Bielefeld. Er arbeitet an Ultra-Low-Power-Sensorsystemen und untersucht, wie Hardware, Software und KI in körpernahen Sensornetzwerken optimal zusammenspielen.

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**Talk: Expected Goals im Handball: Vom Bauchgefühl zur kalibrierten Chance**

Warum führen Torquoten ohne Kontext zu Fehlurteilen über Chancenqualität? Der Talk zeigt, wie multimodale Sensordaten (tabellarische Ereignisdaten, funkbasierte Positions-Zeitreihen und TV-Video) per Sensorfusion zu einem nachvollziehbaren xG-Modell für den Profihandball verdichtet werden. Behandelt werden die zentralen Schritte von Datensynchronisation und Wurfpunkterkennung über Variablenauswahl und Modelltraining bis zur Kalibrierung probabilistischer Vorhersagen. Anhand ausgewählter Spielszenen wird sichtbar, wie Wurfparameter (Entfernung, Winkel, Torhüterposition, Verteidigerdruck u. v. m.) die Trefferwahrscheinlichkeit prägen. Abschließend wird demonstriert, wie xG die Bewertung von Teams und Spielern objektiver macht und wie sich Erkenntnisse für Scouting, Trainingssteuerung und Matchvorbereitung nutzen lassen.

Michael Adams ist promovierter Informatiker und AI Engineer bei Schüco. Sein Schwerpunkt liegt auf der Ableitung praxistauglicher Leistungsmetriken aus Ereignis- und Positionsdaten.
Alexander David ist Ph.D.-Student an der Universität Bielefeld und Spielanalyst des TBV Lemgo Lippe. Er überführt Forschungs- und Praxiserkenntnisse in Training und Spielvorbereitung.

Meike Wocken

Florian Gellert

Data Science Meetup Bielefeld

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