Im Sport entscheiden oft Millisekunden über Erfolg oder Misserfolg. Ob ein Cricketspieler die Fußstellung anpasst, ein Sprinter seine Technik verfeinert oder ein Fußballer die Passform perfektioniert – diese kleinen Anpassungen können den Unterschied zwischen Sieg und Niederlage bedeuten.
Traditionelles Motion Capture galt lange als Goldstandard zur Analyse von Bewegungsabläufen, doch seine Einschränkungen verhinderten eine breite Nutzung. Konventionelle Systeme erfordern das Tragen von reflektierenden Markern und speziellen Anzügen, während die Bewegungen in kontrollierten Laborumgebungen aufgezeichnet werden. Solche Setups kosten oft zehntausende Dollar und sind damit nur für Spitzenteams und gut ausgestattete Forschungseinrichtungen erschwinglich.
Künstliche Intelligenz verändert dieses Bild grundlegend. Markerloses Motion Capture, gestützt auf Deep Learning und Computer Vision, ermöglicht es, Bewegungen direkt aus Videoaufnahmen ohne physische Marker zu analysieren. Diese Technologie entwickelt sich rasant weiter – Unternehmen wie Theia sind mit ihrem für 2025 angekündigten Software-Update 'Theia Axiom', das die neuesten NVIDIA RTX 50 Series Grafikkarten für verbesserte Rechenleistung unterstützt, führend.
„Markerloses Motion Capture bietet eine praktikable Alternative, die zugänglich, skalierbar und an reale Umgebungen anpassbar ist“, erklärt Professor Habib Noorbhai, Gesundheits- und Sportwissenschaftler und Co-Autor einer aktuellen Studie zur Technologie. „Es ist ein Wandel, der verspricht, das Training, die Bewegungsabläufe, die Verletzungsbeurteilung und die Leistungsoptimierung im Sport grundlegend zu verändern.“
Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig. In der Rehabilitation können Physiotherapeutinnen und -therapeuten Bewegungsdefizite in Echtzeit überwachen, sodass sich beispielsweise Athletinnen und Athleten nach Kreuzbandrissen auch aus der Ferne hinsichtlich Gangbild und Kniewinkel kontrollieren lassen. Zur Leistungssteigerung können Trainerinnen und Trainer die Biomechanik in natürlichen Umgebungen analysieren, statt auf künstliche Laborsituationen angewiesen zu sein.
Auch wenn markerlose Systeme weiterhin Herausforderungen wie Verdeckungen von Körperteilen oder durch Lichtverhältnisse beeinträchtigte Tracking-Genauigkeit meistern müssen, schreitet die Entwicklung schnell voran. Jüngste Validierungsstudien liefern vielversprechende Ergebnisse, wenngleich Forschende betonen, dass weitere Verfeinerungen nötig sind, bevor diese Systeme markerbasierte Setups in allen Anwendungsbereichen vollständig ersetzen können.
Der Markt für KI im Sport wächst rasant: Prognosen zufolge steigt das Volumen von 7,63 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 26,94 Milliarden US-Dollar bis 2030 – das entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 28,69 %. Diese Entwicklung wird durch die zunehmende Verbreitung von KI-Technologien in allen Bereichen des Sports vorangetrieben, von der Leistungsanalyse über die Verletzungsprävention bis hin zur Fan-Interaktion.
Mit immer ausgefeilteren KI-Modellen und fortschreitender Sensortechnologie wird die Präzision markerloser Systeme weiter steigen. Die Zukunft dürfte in der Integration verschiedener Ansätze liegen, statt in der vollständigen Ablösung einer Technologie durch eine andere – und so einen nahtlosen Rahmen für Bewegungsanalysen in unterschiedlichsten Kontexten schaffen.
Für Sportlerinnen und Sportler aller Leistungsstufen bedeutet diese technologische Revolution, dass anspruchsvolle Leistungsanalysen immer zugänglicher werden. Was einst nur Profis vorbehalten war, steht nun auch College-Teams, Nachwuchsprogrammen und ambitionierten Amateursportlern offen – und demokratisiert so die Sportwissenschaft, wodurch das Wettbewerbsumfeld auf bislang unvorstellbare Weise ausgeglichener werden könnte.