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Intelligente Datensysteme und smarte Computer-Algorythmen des DFKI sorgen für Transparenz beim Doping

DFKI forscht gegen Doping
Faire Wettkämpfe dank Künstlicher Intelligenz

Faire Wettkämpfe dank Künstlicher Intelligenz
Bei Doping-Kontrollen fallen zahlreiche Daten an. So werden in Trainings- und Wettkampfzeiten teils über längere Zeiträume Blut- und Urinproben auf verbotene Substanzen und Methoden hin untersucht. Mit allen solchen Daten können die angelernten KI-Datensysteme gefüttert werden. Bild: Art Stock Creative/stock.adobe.com

Die Olympischen Winterspiele 2022 haben mutmaßlich ihren ersten Dopingfall: Bereits im Dezember 2021 wurde laut Medienberichten in einer Blutprobe der russischen Eiskunstläuferin Kamila Walijewa eine verbotene Substanz gefunden. In dem Fall bleiben viele Fragen offen. Künstliche Intelligenz, wenn sie denn so weit wäre, hätte dies vielleicht verhindern können.

 

Künstliche Intelligenz könnte die Doping-Kontrolleure bei ihrer schwierigen Aufgabe unterstützen, ist Professor Wolfgang Maaß überzeugt. „Methoden künstlicher Intelligenz können die Doping-Kontrollverfahren beschleunigen und effizienter machen“, erklärt der Wirtschaftsinformatiker. Normalerweise sorgen Maaß und sein Team mit ihren intelligenten Datensystemen an der Universität des Saarlandes und am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) für Transparenz in der Industrie 4.0: Sie sagen früh und zuverlässig voraus, ob etwa Störungen an Anlagen oder in Lieferketten drohen und finden passende Lösungen. Jetzt will Maaß die smarten Computer-Algorithmen auch gegen Doping einsetzen. „Unsere Datensysteme sind auch über den Wirtschaftsbereich hinaus aufschlussreich“, erklärt er.

Industrie 4.0 Computer-Algorithmen: Es kommt auf die Daten an

Bei Doping-Kontrollen fallen zahlreiche Daten an. So werden in Trainings- und Wettkampfzeiten teils über längere Zeiträume Blut- und Urinproben genommen, in Laboren analysiert und auf verbotene Substanzen und Methoden hin untersucht. Auch weitere Informationen rund um die  Athleten kommen hinzu. Da die Kontrollen immer und überall erfolgen können, melden die Sportler zum Beispiel auch ihren aktuellen Aufenthaltsort. Mit allen solchen Daten können die angelernten KI-Datensysteme gefüttert werden, um Manipulationen auf die Spur zu kommen.

Doping treffsicher an Mustern erkennen

Mithilfe maschineller Lernmethoden und Deep Learning bringen die Forscher dem System bei, Doping treffsicher an typischen Mustern zu erkennen. Es lernt, winzigste, aber charakteristische Doping-Merkmale wie Puzzleteile zu identifizieren. Hierfür trainiert Maaß‘ Team das Computer-System mit den Daten aus Doping-Kontrollen vieler Athleten.

Das System ist in der Lage, alle möglichen Verknüpfungen in den Daten zu durchleuchten, das heißt, es begreift, wie die einzelnen Puzzleteile des mehrdimensionalen Puzzles eines Doping-Falles zusammenhängen. Das KI-System erfasst und gewichtet etwa Blutmarker oder Steroidprofil-Daten in Urin, bezieht kausale und zeitliche Abläufe bei mehreren Proben ebenso mit ein wie die chemischen Umwandlungen der Stoffe im Körper oder auch die Wirk-Zusammenhänge des Dopingmittels.

So lernt Künstliche Intelligenz

Mit etwas Training findet es in den digitalen Daten und Zahlenkolonnen Muster und kleinste Nuancen, die auf Abweichungen hindeuten und typisch für Dopingfälle sind. Auf diese Weise sagt es voraus, wie wahrscheinlich es bei einer bestimmten Puzzle-Konstellation ist, dass jemand verbotene Substanzen eingesetzt oder die Tests anderweitig verfälscht hat.

„Um komplexe Modelle trainieren zu können, brauchen wir sehr viel Datenmaterial, insbesondere zu positiven Dopingfällen. Mit sogenannten generativen maschinellen Lernverfahren – wir sprechen abgekürzt von ‘GAN‘ – können wir unseren Datenpool anreichern. Erst ein tiefes Verständnis der Daten und der zugrundeliegenden, biologischen Zusammenhänge erlaubt es uns, derartige KI-Modelle zu entwickeln und zu testen“, erklärt Wolfgang Maaß.

Erste Tests liefern gute Trefferquote

2015 testete Maaß in Kooperation mit der World Anti-Doping Agency (Wada) erstmals, ob seine Datensysteme generell in der Lage sind, anhand einer anonymisierten Auswahl biochemischer Analyse-Daten Doping mit dem Mittel Erythropoetin, kurz „EPO“, aufzuspüren. Bei dieser Methode des Blutdopings wird die Zahl an roten Blutkörperchen erhöht, um mehr Sauerstoff zu transportieren und so die Leistung zu steigern. „Wir verwendeten als Datensatz für das Training mehrere Blutindikatoren und eine Reihe von Fragebögen über Aktivitäten der Sportlerinnen und Sportler“, erläutert Maaß. Beim Vergleich mit den tatsächlichen Ergebnissen der Dopingkontrollen zeigte das Datensystem bereits in diesem ersten, noch nicht spezifisch weiterentwickelten Stadium eine sehr gute Trefferquote.

Künstliche Intelligenz filtert Doping-Gruppe heraus…

Ein weiteres Projekt mit der Wada bestätigte die sehr gute Vorhersage-Qualität: Diesmal arbeiteten Maaß und sein Forschungsteam mit dem Fachbereich für Ernährung, Bewegung und Sport der Universität Kopenhagen im Rahmen einer Studie ebenfalls zu EPO-Doping zusammen. Ohne weitere Hintergrundinformationen werteten die Saarbrücker Forscher mithilfe ihres Datensystems bestimmte Blutmarker und Blutwerte aus verschiedenen Trainingsgruppen mit insgesamt 50 Probandinnen und Probanden aus: Die Computer-Algorithmen erkannten die EPO-Doping-Gruppe und filterten diese aus den Vergleichsgruppen heraus – darunter auch eine Gruppe Sportler, deren Blutkörperchen-Zahl wegen Trainings in großer Höhe natürlich erhöht war.

… und findet vertauschte Urinproben

Im jüngsten Projekt mit der Wada und dem Institut für Biochemie der Sporthochschule Köln, dessen Ergebnisse das Team im Dezember vorgelegt hat, erkannten die Computer-Algorithmen durch spezielle Trainings auch anderweitige Manipulation über die klassischen Dopinganalysen hinaus: „Unser System kommt auch dem Austausch von Urinproben auf die Spur“, sagt Maaß.

Diese Art des Betrugs, bei dem die Urinprobe eines gedopten Sportlers mit einer „sauberen“ Urinprobe vertauscht wird, ist für Doping-Kontrolleure extrem schwer nachzuweisen und mit höchst aufwändigen Analysen verbunden. Mit Deep-Learning-Trainings erkennt das Saarbrücker Datensystem auch die typischen Muster solcher Manipulationen. „Die Sensitivität und Spezifität unserer Methoden erreicht bereits jetzt hohes Niveau; wir können dies aber auch noch weiter verbessern. Dies lässt darauf schließen, dass der Einsatz von KI-Methoden im Doping die Kontrollen effektiv unterstützen kann“, sagt Maaß, der jetzt die Zusammenarbeit mit der Wada und der Sporthochschule Köln weiter intensivieren will.

Verkehr: Weniger Stau dank KI?

DFKI forciert internationale Forschungsaktivitäten gegen Doping

Aktuell arbeitet Wolfgang Maaß daran, die Forschungsaktivitäten gegen Doping grenzüberschreitend auszuweiten: Er leitet den Aufbau eines deutsch-französischen Netzwerks, das den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Kampf gegen Doping intensivieren soll: Beteiligt hieran sind das französische Anti-Doping Labor in Paris (Laboratoire AntiDopage Français, LADF, Université Paris-Saclay), das französische Nationale Forschungsinstitut für Informatik und Automatisierung INRIA (Institut national de recherche en informatique et en automatique), die Sporthochschule Köln sowie Maaß‘ Lehrstuhl an der Saar-Universität und seine Forschungsgruppe „Smart Service Engineering“ am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, DFKI. (eve)

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