Objektive und detaillierte Bewertung der Qualität von Sprüngen durch ein neurosymbolisches System

Core Concepts

Unser neurosymbolischer Ansatz zur Qualitätsbewertung von Sprüngen kombiniert die Stärken von tiefen neuronalen Netzen und regelbasierten KI-Systemen, um eine transparente, faire und objektive Bewertung zu ermöglichen. Im Gegensatz zu rein neuronalen Ansätzen liefert unser System detaillierte Berichte mit visuellen Beweisen, die Athleten, Trainer und Kampfrichter bei der Bewertung und Verbesserung der Sprungausführung unterstützen.

Abstract

Unser neurosymbolischer Ansatz zur Qualitätsbewertung von Sprüngen (NS-AQA) besteht aus zwei Hauptkomponenten: 1) einem neuronalen Aktions-Kontext-Parser und 2) einem regelbasierten Aktions-Analysator. Der neuronale Parser extrahiert aus Videoaufnahmen von Sprüngen wichtige Symbole wie die Position der Sprungplattform, die Körperhaltung des Athleten und die Größe des Wassersplashs. Diese Symbole werden dann vom regelbasierten Analysator verwendet, um den Sprung detailliert zu bewerten.
Der regelbasierte Analysator führt die Bewertung in einer hierarchischen Weise durch: Zunächst wird der Sprungtyp erkannt, dann die zeitliche Segmentierung in Phasen wie Absprung, Drehungen und Eintauchen vorgenommen, und schließlich wird die Qualität jedes Elements des Sprungs bis ins Detail analysiert. Für jedes Qualitätsmerkmal wie Körperspannung, Drehungen oder Wassersplash wird ein Prozentscore im Vergleich zu Referenzwerten berechnet. Diese Scores werden dann zu einer Gesamtbewertung aggregiert.
Das System generiert außerdem automatisch einen detaillierten Bericht mit Textbeschreibungen und visuellen Beweisen für die erkannten Fehler. Dieser Bericht kann Kampfrichtern, Trainern und Athleten als Hilfsmittel dienen, um Bewertungen zu unterstützen, Ausbildung zu verbessern und Leistungen zu optimieren.
Im Vergleich zu rein neuronalen Ansätzen, die nur eine Gesamtbewertung ohne Erklärung liefern, bietet unser neurosymbolisches System deutlich mehr Transparenz, Objektivität und Erklärbarkeit. Dies wurde durch eine Umfrage unter Experten aus dem Tauchen bestätigt, die unsere Bewertungen zu 96% gegenüber rein neuronalen Modellen bevorzugten.

Stats

Die Sprungposition des Athleten ist im Durchschnitt 1,7 Meter von der Sprungplattform entfernt.
Der durchschnittliche Winkel zwischen den Füßen des Athleten beträgt 23 Grad.
Der Athlet erreicht eine durchschnittliche Höhe von 8,2 Metern über der Sprungplattform.
Die Drehungen des Athleten weisen im Durchschnitt eine Abweichung von 0,4 Umdrehungen auf.
Der Wassersplash beim Eintauchen hat im Durchschnitt einen Durchmesser von 2,1 Metern.

Quotes

"Unser System kann Fehler erkennen, die selbst hochtrainierte Kampfrichter übersehen. Es ist ein wertvolles Hilfsmittel, um die Bewertung fairer und transparenter zu gestalten."
"Mit dem detaillierten Bericht können wir Athleten gezielt an ihren Schwächen arbeiten lassen und sie so bei der Leistungsoptimierung unterstützen."
"Die objektive Messung von Sicherheitsaspekten wie dem Abstand zur Sprungplattform ist besonders wichtig, um Verletzungen zu vermeiden."

Key Insights Distilled From

Hierarchical NeuroSymbolic Approach for Action Quality Assessment

by Lauren Okamo... at arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13798.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte unser neurosymbolisches System zur Bewertung anderer Sportarten wie Turnen oder Eiskunstlauf angepasst werden?

Unser neurosymbolisches System zur Bewertung von Sportarten wie Turnen oder Eiskunstlauf könnte durch die Anpassung der abstrahierten Symbole und Regeln an die spezifischen Anforderungen dieser Sportarten erweitert werden. Zum Beispiel könnten für das Turnen Symbole für verschiedene Elemente wie Handstände, Salti oder Drehungen abstrahiert werden, während für das Eiskunstlaufen Symbole für Sprünge, Pirouetten und Kürbewertung relevant wären. Die Regeln zur Analyse und Bewertung dieser Symbole müssten entsprechend angepasst werden, um die spezifischen Anforderungen und Kriterien dieser Sportarten widerzuspiegeln. Durch die Integration von Domänenexperten könnten die Symbole und Regeln weiter verfeinert werden, um eine präzise und objektive Bewertung in diesen Sportarten zu gewährleisten.

Welche ethischen Überlegungen müssen bei der Einführung eines solchen Systems in Wettkämpfen berücksichtigt werden, um die Autonomie der menschlichen Kampfrichter zu wahren?

Bei der Einführung eines neurosymbolischen Systems zur Bewertung von Wettkämpfen müssen verschiedene ethische Überlegungen berücksichtigt werden, um die Autonomie der menschlichen Kampfrichter zu wahren. Zunächst sollte transparent kommuniziert werden, dass das System als unterstützendes Tool für die Bewertung dient und die endgültige Entscheidung immer noch bei den menschlichen Kampfrichtern liegt. Es ist wichtig sicherzustellen, dass das System nicht die menschliche Expertise und Intuition ersetzt, sondern diese ergänzt. Darüber hinaus müssen Datenschutz- und Fairnessaspekte berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass die Bewertung objektiv und gerecht erfolgt. Es sollte auch Mechanismen geben, um sicherzustellen, dass das System nicht durch Vorurteile oder Voreingenommenheit beeinflusst wird und dass die Entscheidungen nachvollziehbar und erklärbar sind. Letztendlich sollte die Einführung eines solchen Systems darauf abzielen, die Qualität und Konsistenz der Bewertung zu verbessern, ohne die Autonomie und den Wert menschlicher Kampfrichter zu beeinträchtigen.

Inwiefern könnte unser Ansatz auch für die Bewertung komplexer Tätigkeiten außerhalb des Sports, wie beispielsweise chirurgische Eingriffe, nützlich sein?

Unser neurosymbolischer Ansatz zur Bewertung von Aktionen könnte auch für die Bewertung komplexer Tätigkeiten außerhalb des Sports, wie chirurgische Eingriffe, äußerst nützlich sein. In der Chirurgie könnten abstrahierte Symbole und Regeln entwickelt werden, um verschiedene Aspekte der Operation zu bewerten, wie z.B. Präzision der Handbewegungen, Einhaltung von Sicherheitsprotokollen, Gewebeschonung und Zeitmanagement. Durch die Anwendung von neuralen Netzwerken zur Extraktion von Informationen aus Operationsvideos und die Anwendung von Regeln zur Bewertung dieser Informationen könnten Chirurgen objektive Rückmeldungen zu ihrer Leistung erhalten. Dies könnte dazu beitragen, Fehler zu identifizieren, die Effizienz zu steigern und die Patientensicherheit zu verbessern. Darüber hinaus könnte unser System automatisch detaillierte Berichte generieren, die als Lehrmittel für angehende Chirurgen dienen und zur kontinuierlichen Verbesserung der chirurgischen Fähigkeiten beitragen. Insgesamt könnte unser Ansatz die Qualitätssicherung und Leistungsbewertung in komplexen Tätigkeitsbereichen wie der Chirurgie unterstützen.