AWAIT: Wartezeit in Trainingszeit verwandeln

Ob beim Warten auf den Bus, auf einen Termin oder auf Freund*innen: Oft verbringen wir diese kurzen Pausen damit, auf unser Smartphone zu schauen. Genau hier setzt AWAIT – Active Waiting with AI Tailoring – an. Die digitale Gesundheits-App motiviert Menschen dazu, Wartezeiten für kurze körperliche Aktivitäten zu nutzen. In der generativen KI-Version der App können Nutzer*innen mit ihrem Smartphone ein Foto ihrer Umgebung aufnehmen. Künstliche Intelligenz analysiert die Umgebung und schlägt Übungen vor, die auf die Umgebung zugeschnitten sind. Ein Ort mit Treppen oder Stühlen kann beispielsweise zu Empfehlungen führen, die diese Elemente direkt nutzen.

„Bei AWAIT geht es nicht nur darum, ob KI Übungen generieren kann. Wir wollen herausfinden, ob Empfehlungen, die die unmittelbare Umgebung der Nutzer*innen berücksichtigen, tatsächlich einen Unterschied machen: Empfinden die Menschen diese Übungen als besser geeignet? Führt dies dazu, dass sie sich eher bewegen? Und wie wirken sich unterschiedliche Umgebungen auf das Nutzererlebnis und die Qualität der KI-generierten Empfehlungen aus?“, erklärt Faith Young, Nachwuchswissenschaftlerin an der FH Salzburg und Doktorandin, die an der App arbeitet.

Die Idee ist einfach: Anstatt die Nutzer*innen selbst entscheiden zu lassen, welche Übung an einem bestimmten Ort geeignet sein könnte, bietet die Technologie eine sofort passende Option, die leicht zugänglich ist.

Im Rahmen einer Studie erhielten 25 Teilnehmer*innen insgesamt 600 Trainingsempfehlungen über beide Versionen von AWAIT – die KI-Version und die Version ohne KI – und bewerteten ihre Erfahrungen in verschiedenen Umgebungen. Sportwissenschaftler*innen und Physiotherapeut*innen bewerteten anschließend die Übungen, ohne zu wissen, ob diese von der KI generiert worden waren oder aus der generischen Version stammten. Die kontextbezogenen GenAI-Empfehlungen schnitten deutlich besser ab, insbesondere in Umgebungen mit Elementen wie Treppen oder Stühlen, wo die vorgeschlagenen Übungen besser auf den Raum abgestimmt und praktikabel waren. Die verblindete Expert*innenbewertung zeigte zudem, dass die KI-generierten Übungen selbst valide und von guter Qualität waren.

Für Faith vereint das Projekt verschiedene Aspekte ihres akademischen Werdegangs. Nach ihrem Bachelor-Abschluss in Informationssystemen an der Universität Kapstadt in Südafrika schloss sie 2022 den gemeinsamen Masterstudiengang „Mensch-Computer-Interaktion“ an der FH Salzburg und der Universität Salzburg ab. Anschließend begann sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Kreative Technologien der FH Salzburg und als Forscherin am Ludwig-Boltzmann-Institut für Digitale Gesundheit und Prävention (LBI-DHP). Der Schwerpunkt ihrer Arbeit liegt auf digitalen Gesundheitsanwendungen und der Interaktion zwischen Menschen und KI, wobei ihr besonderes Interesse der Mensch-KI-Interaktion und der hybriden Intelligenz gilt.

Das AWAIT-Projekt steht zudem in engem Zusammenhang mit Youngs Promotion an der Universität Salzburg. In ihrer Doktorarbeit untersucht sie, wie Technologie und Anleitungen für körperliche Aktivität Menschen zu einem gesünderen Lebensstil motivieren können; die Arbeit soll im nächsten Jahr abgeschlossen werden. Die abschließende Studie erweitert AWAIT um eine XR-Funktion, die den Nutzer*innen direkt in ihrer Umgebung zeigt, wie sie eine vorgeschlagene Übung ausführen können, und erweitert damit die Forschung von personalisierten Empfehlungen hin zu Anleitungen für deren praktische Umsetzung.

„AWAIT gibt einen Einblick darin, wie KI in Zukunft die Gesundheitsförderung unterstützen könnte: nicht als abstrakte Technologie, sondern als digitaler Begleiter, der sich an den Alltag der Menschen anpasst und dabei hilft, selbst ein paar freie Minuten in eine Gelegenheit zur Bewegung zu verwandeln.“

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