Bessere Laufleistung dank smarter Schuheinlagen (Foto: pixabay.com, Intographics)

Forscher des Stevens Institute of Technology haben mit "Sportsole" eine smarte Einlagesohle entwickelt, die jeden beliebigen Schuh in ein tragbares Analyselabor verwandelt. Das System kombiniert verschiedene Sensoren, wie Beschleunigungsmesser oder Gyroskope, mit Künstlicher Intelligenz (KI), um jeden einzelnen Schritt einer Person bis ins Detail zu analysieren. Das soll vor allem Sportlern, aber auch Menschen mit muskulären Problemen helfen.

"Von einem praktischen Standpunkt aus gesehen, ist das Gerät unbezahlbar", so Damiano Zanotto, Leiter des Stevens Wearable Robotic Systems Lab. Es könnte beispielsweise in der klinischen Forschung eingesetzt werden, um den Gang von Patienten mit Bewegungsstörungen oder Muskelverletzungen in ihrer natürlichen Umgebung präzise zu messen. "Die Technologie könnte aber auch signifikante Vorteile für Athleten bringen, die dadurch neue Möglichkeiten haben, ihre Lauftechnik zu verbessern", erklärt der Forscher.

Und das alles zu einem deutlich günstigeren Preis als bisher verfügbare Tracking-Systeme. "Normalerweise werden hier High-End-Sensoren verwendet, die an die 1.000 Dollar pro Stück kosten", schildert Zanotto. Seine Entwicklung kommt hingegen mit entsprechenden Bauteilen aus, die jeweils nur knapp 100 Dollar kosten. "Trotzdem erreichen wir die gleiche oder sogar eine bessere Mess-Qualität. Der Preisfaktor ist entscheidend, wenn es darum geht, grössere Stückzahlen zu produzieren", meint der Experte.

Die Sportsole nutzt verschiedenste Sensoren wie Beschleunigungs-, Lage- oder Druckmesser und sammelt in einer einzigen Sekunde insgesamt 500 unterschiedliche Datensignale. Das sind Zanotto zufolge rund fünfmal mehr als bei anderen ähnlichen Messsystemen. Damit lassen sich etwa die Schrittlänge, Geschwindigkeit und die Krafteinwirkung während des Gehens oder auch Laufens in Echtzeit analysieren.

Um nicht immer ganze 500 Messwerte kontrollieren zu müssen, wählt eine speziell trainierte KI nach bestimmten Schlüsselkriterien zentrale Daten aus und füttert sie in einen Algorithmus, der wiederum ein übersichtliches Ergebnis der Analyse liefert. "Das ist ein grosser Vorteil gegenüber anderen Systemen, die enorm viel Rechenleistung benötigen. Unser Ansatz ist viel effizienter und erlaubt die Integration in einen kleinen Microcontroller", so der Wissenschaftler.



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