Projektbeschreibung
Sport im Takt semantischer Analyse
Immer mehr Europäerinnen und Europäer wollen durch tägliche gesundheitsfördernde körperliche Aktivität fit bleiben. Um die Leistung zu steigern, sollen „Personal Trainer“ Kompetenzen und Techniken verbessern, was insbesondere für Ausdauertraining, Rehabilitation und medizinischer Vorsorge gilt. Obwohl das schwierig ist, könnten vorhandene Datenmengen aus verschiedenen Bereichen genutzt werden, um Trainingsmethoden deutlich zu verbessern und neue nützliche Tools aufzuzeigen. Das EU-finanzierte Projekt MyGoalMEDAL integriert maschinelles Lernen in eine interdisziplinäre semantische Analyse bestehender internationaler Daten aus verknüpften Bereichen. Ziel ist die Systematisierung von Metadaten zu allen relevanten Erfahrungen als Basis für disruptive Innovationen mit neuen Tools sowie E-Health- und Trainings-Apps.
Ziel
How are you? A simple question and people’s answers to it lead to a disruptive plan. The interdisciplinary approach to semantic analysis and machine learning is a shift of paradigm in endurance training, rehabilitation, and health precaution. It will boost our business and solve a problem all personal trainers have. There is a natural growth limitation in 1:1 care because of time consuming efforts. Machine learning helps us to systemize and up-scale what we already do successfully. Listening and understanding are the key competences for our corporate promise: “Achieve Your Goal Healthy!” We have developed a plan with global implications for e-health.
We will show how we are going to transform the results of machine learning from particular data sources into a must-have application for trainers and for their clients. The proposal shows how this can be done on large scales with a little help from our competitors. Thereby we include an underestimated data perspective in sports, but health care too. We want to find out, how to implement and up-scale our strategy that leverages trainer’s best practice internationally. A simple solution and a starting point from within a market niche will lead to a disruptive innovation. The outcome will enable huge business opportunities not only in sports, but in rehabilitation and health precaution.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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(öffnet in neuem Fenster) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
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H2020-SMEInst-2018-2020-1
Finanzierungsplan
SME-1 -Koordinator
Deutschland