MARVIN zielt darauf ab, die Dopingbekämpfung durch die Entwicklung eines KI-basierten Tools zum Nachweis identischer Steroidprofile bei Sportlern zu verbessern. Das Projekt befasst sich mit einer speziellen Dopingmethode, bei der Athleten ihre Urinproben entweder mit der Probe einer Ersatzperson oder mit ihrer eigenen, vor der Einnahme der verbotenen Substanz entnommenen Probe austauschen. Diese Methode ist bereits bekannt, ist jedoch schwer zu identifizieren, insbesondere wenn die Proben zu unterschiedlichen Zeiten oder an unterschiedlichen Orten verarbeitet werden.
Aufbauend auf den Grundlagen des 3S-Projekts, bei dem maschinelles Lernen eingesetzt wurde, um atypische Profile zu identifizieren, die aus dem Austausch von Proben resultieren, verlagert MARVIN den Schwerpunkt auf die Erkennung identischer Steroidprofile desselben Sportlers. Das Hauptziel besteht darin, ein Screening-Tool zu entwickeln, das künstliche Intelligenz nutzt, um die umfangreichen Daten aus dem Steroidmodul des Biologischen Athletenpasses (ABP) zu analysieren.
Das Hauptziel ist die Entwicklung eines Mustererkennungs- und Klassifizierungssystems, das die Ähnlichkeit von Steroidprofilen vergleicht und bewertet. Dies beinhaltet eine gründliche Untersuchung der Steroidprofile von Athleten, die Identifizierung von Schlüsselindikatoren mit Hilfe statistischer Methoden, die Implementierung modernster Deep-Learning-Technologien und den Aufbau einer umfassenden Pipeline zur Erkennung betrügerischer Proben. Das MARVIN stellt einen bedeutenden Fortschritt im Kampf gegen Doping im Sport dar und nutzt fortschrittliche Technologien für einen fairen und sauberen Wettbewerb.
Partner
Deutsche Sporthochschule Köln (DSHS Köln)
