Die Olympischen Spiele 2021 in Tokio sind die ersten modernen Olympischen
Spiele der Geschichte, die ohne Zuschauer stattfinden. Das hat auch
Auswirkungen auf die japanischen Gastgeber, denn während sich deren
Athleten auf frenetische Anfeuerung gefreut hatten, müssen sie nun vor
leeren Rängen konkurrieren. Die Historie der Olympischen Sommerspiele hat
aber gezeigt, dass sich die jeweiligen Gastgeber noch auf andere
Heimvorteile verlassen können.

Zahlreiche Forschungen (z.B. Forrest et al, 2016; Pollard 2010; Rewilak
2021) der jüngeren Vergangenheit haben sich damit befasst, ob und in
welchem Maße die gastgebende Nation von einem Heimvorteil bei den
Olympischen Sommerspielen profitiert. Dabei haben sich insbesondere vier
Faktoren herauskristallisiert, die einen Heimvorteil begründen:

•       Die Athleten des Ausrichterlandes müssen nicht oder deutlich
weniger reisen,
•       sind bereits mit den Bedingungen vor Ort vertraut,
•       Schiedsrichter fällen, häufig durch das heimische Publikum unter
Druck gesetzt, für sie tendenziell vorteilhaftere Entscheidungen und
•       das Heimpublikum in den Arenen treibt die eigenen Athleten zu
Höchstleistungen an.

Zumindest auf den letzten Faktor müssen die japanischen Olympioniken in
diesem Jahr verzichten. Dennoch hat sich in der Vergangenheit gezeigt,
dass dennoch ein signifikanter Heimvorteil existiert. Teilweise gibt es
allerdings deutliche Unterschiede zwischen den einzelnen Sportarten und
auch zwischen den Geschlechtern.

Forscher der WHU – Otto Beisheim School of Management, der Universität
Reading und der Universität Aston haben im Rahmen einer statistischen
Analyse u.a. beobachtet, dass die Gastgeber der Olympischen Sommerspiele
im Durchschnitt einen um etwa zwei Prozentpunkte höheren relativen Anteil
am sportlichen Erfolg erwarten können. Dies gilt in dieser Form sowohl bei
den Herren als auch bei den Damen und über alle Disziplinen hinweg. Lässt
man Finalisten und Bronzemedaillengewinner außen vor, bedeutet dies in
etwa, dass Japan in Tokio vermutlich trotz der fehlenden Fans jede siebte
Silbermedaille in eine goldene verwandeln können wird – und dies nur
deshalb, weil das Team zu Hause antritt.

Bei den vergangenen drei Olympischen Sommerspielen in Rio (2016), London
(2012) und Peking (2008) schnitten die Heimmannschaften jeweils
ungewöhnlich und überdurchschnittlich gut ab. Sowohl bei den Herren als
auch bei den Damen waren die Ausrichternationen – gemessen an der Anzahl
der insgesamt errungenen Medaillen sowie der im Rahmen der Wettkämpfe
erzielten Finalteilnahmen – relativ erfolgreicher als bei den Spielen
zuvor, die jeweils in anderen Ländern stattgefunden hatten. Betrachtet man
beispielsweise nur die Anzahl der insgesamt gewonnenen Goldmedaillen, so
stieg diese bei Brasilien zwischen 2012 und 2016 von drei auf sieben, bei
Großbritannien zwischen 2008 und 2012 von 19 auf 29, und bei China
zwischen 2004 und 2008 sogar von 32 auf 48. Der sogenannte Spill-Over-
Effekt sorgt außerdem dafür, dass die Gastgeber-Nation auch bei den
unmittelbar vor und nach der Olympiade zu Hause stattfindenden Wettkämpfen
deutlich besser abschneidet als bei allen übrigen Spielen.

Die Hallertau ist Deutschlands größtes Hopfenanbaugebiet. Bei der Ernte
bleiben Hopfenrebenhäcksel übrig, die vor Ort in einer Biogasanlage zu
umweltfreundlichem Bioerdgas umgewandelt werden. Aber das ist noch nicht
das Ende der Verwertungskette dieser Faserpflanze. Aus den
pflanzenhaltigen Gärresten haben Forscherinnen und Forscher an den
Deutschen Instituten für Textil- und Faserforschung Denkendorf (DITF)
einen Verbundwerkstoff hergestellt, aus dem sich Möbel herstellen lassen.

Schichtstoffe sind in der Möbelindustrie sehr gefragt, da sie sehr
flexibel gestaltet werden können. Der an den DITF mit seinen
Projektpartnern entwickelte Verbundwerkstoff aus Gärresten ist eine
besonders nachhaltige Variante. Um ihn herzustellen, werden diese
pflanzenhaltigen Reststoffe zunächst umweltschonend gereinigt. Aus dieser
Masse haben die DITF mit der Hochschule Reutlingen ein Nassvlies
entwickelt, das zusammen mit einem biobasierten Harzsystem zu einem
Verbundwerkstoff gepresst wird. Er ist belastbar und kann vielseitig
verarbeitet werden. Die Projektgruppe hat aus dem Material einen ersten
Demonstrator erstellt.

Das Projekt ist ein Beispiel für erfolgreiche Kreislaufwirtschaft und
Wertschöpfung. Gärreste als Industrierohstoff zu verwenden ist eine
umweltschonende Alternative zur bisherigen Nutzung als Dünger, die die
Nitratbelastung der Böden erhöht und durch neue Verordnungen auch deutlich
eingeschränkt wird. Bei der Produktion wird bewusst auf chemische Zusätze
verzichtet und wenn bei der Gestaltung des Möbelstücks noch Verschnitt aus
der Textilindustrie zum Einsatz kommt, ergeben sich nicht nur
außergewöhnliche Designs sondern ein weiterer Mehrwert für die Umwelt.

Das Forschungsprojekt wurde im Rahmen des Zentralen Innovationsprogrammes
Mittelstand (ZIM) gefördert. Projektpartner waren die Hopfenpower GmbH,
die Novis GmbH und die Schreinerei Nuding.

Die „MUT-TOUR“ ist ein Aktionsprogramm, bei dem Menschen mit und ohne
Depressionserfahrung gemeinsam in Deutschland unterwegs sind, um ein
Zeichen für einen offenen Umgang mit der Erkrankung zu setzen. Die
Stiftung Deutsche Depressionshilfe übernimmt die Schirmherrschaft und das
Landesinstitut für Arbeitsgestaltung des Landes Nordrhein-Westfalen
(LIA.nrw) ist am 3. August beim Aktionstag in Bochum vor Ort.

Diesen Sommer ist die „MUT-TOUR“ vom 17. Juli bis 18. September mit acht
Tandem-Teams und zwei Wander-Teams in Deutschland unterwegs. Nach
vorheriger Anmeldung können Interessierte, die sich für weniger Angst und
Scham im Umgang mit Depression einsetzen möchten, die „MUT-TOUR“-Teams für
einige Kilometer mit dem eigenen Fahrrad oder wandernd begleiten.

In einigen Städten finden Informationsveranstaltungen und Mitfahraktionen
statt. Das LIA.nrw ist gemeinsam mit dem Institut für Arbeitsfähigkeit am
3. August 2021 am Bochumer Rathausplatz dabei. Ab 14:30 Uhr begleiten auch
Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter des LIA.nrw die Tour mit dem Fahrrad.

„Insbesondere im Kontext der Arbeitswelt werden psychische Erkrankungen
für Betroffene schnell zu einer zusätzlichen Herausforderung, wenn darüber
nicht gesprochen wird. Aufklärung und  Entstigmatisierung psychischer
Erkrankungen sind ebenso wichtig, wie die persönliche, die betriebliche
und gesellschaftliche Präventionsarbeit. Dafür braucht es Aufmerksamkeit
und ein öffentliches Bewusstsein für psychische Erkrankungen wie die
Depression. Darum war meine Entscheidung, hier mitzumachen, schnell
getroffen und ich bin besonders froh, dass auch Mitarbeiterinnen und
Mitarbeiter aus dem LIA.nrw sofort bereit waren, an der Aktion
teilnehmen“, so Dr. Kai Seiler, Präsident des LIA.nrw.

Digitale Prozesse können Planung und Bau urbaner Infrastruktur um ein
Vielfaches schneller und effizienter machen. Ein am Fraunhofer IPM
entwickeltes Tool nutzt Methoden der künstlichen Intelligenz, um 3D-
Umgebungsdaten automatisiert zu interpretieren und daraus intelligente
Planungskarten zu generieren. Für die Entwicklung der Technologie wurden
die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler nun von Wirtschaftsministerin
Dr. Nicole Hoffmeister-Kraut als »KI-Champions Baden-Württemberg«
ausgezeichnet.

Digitale Karten bilden schon heute überwiegend die Grundlage für die
Planung neuer Verkehrswege oder Kabeltrassen. Die Erstellung solcher
Karten ist komplex: Eine herkömmliche Landkarte des Bauareals muss mit den
für die Planung notwendigen Informationen angereichert werden. Wo stehen
Bäume, Laternen, Abfalleimer? Welcher Straßenbelag ist verbaut? Sind
möglicherweise Schienen zu berücksichtigen? Solche Informationen werden in
Vor-Ort-Begehungen und mithilfe von 3D-Messtechnik erhoben, von Fachleuten
manuell gesichtet, interpretiert und in die Karten eingepflegt – ein sehr
zeitaufwändiger Prozess. Eine am Fraunhofer IPM entwickelte KI-basierte
Lösung erlaubt nun erstmals, eine automatisierte Dateninterpretation und
die Integration der Informationen in intelligente Karten. Diese Karten
bilden die Grundlage vollautomatisierter Planungsprozesse.

Datenschatz: weltweit einzigartiger Trainingsdatensatz für Städtebau und
Architektur

Wie gelingt es der Software, Häuser, Schilder, Bäume oder Bordsteinkanten
in Kamerabildern und Scannerdaten zu erkennen, von anderen Objekten
abzugrenzen und zu klassifizieren? Das Fraunhofer IPM-Team kombiniert dazu
klassische geometrie- und merkmalbasierte Objekterkennung mit Methoden des
Deep Learning. Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzen
(KNN), die für bestimmte Erkennungsaufgaben trainiert werden. Dieser
Ansatz aus dem Bereich des Machine Learning gehört zu den Methoden der
künstlichen Intelligenz. Für das Training der KNN wurde ein weltweit
einzigartiger, umfassender Trainingsdatensatz speziell für den Kontext
Infrastrukturplanung entwickelt. Er enthält mehr als 30 Objektklassen
inklusive unterschiedlicher Tages- und Jahreszeiten, spezifischer
Lichtverhältnisse bis hin zu regionalen Besonderheiten.

Tiefes Verständnis von 3D-Daten ist entscheidend

Als Vorbereitung für die automatisierte Interpretation der Messdaten
werden die 2D-Kameradaten und 3D-Scandaten zunächst fusioniert, sodass
neben geometrischen Informationen auch Farbe und Textur von Oberflächen im
Datensatz enthalten sind. Damit wird es z. B. möglich, unterschiedliche
Baumarten oder Oberflächen wie Asphalt, Kies oder Gras zu unterscheiden.
»Wir kommen ursprünglich von der Hardwareseite«, sagt Professor Dr.
Alexander Reiterer, der das Projekt am Fraunhofer IPM verantwortet.
»Unsere Laserscanner gehören zu den schnellsten der Welt. Wir haben über
die Jahre ein tiefes Verständnis bezüglich der Qualität der Daten
aufgebaut und wir wissen, wie wir mit möglichen Fehlerquellen umgehen
müssen.« Dieses Datenverständnis sowie neu aufgebaute Kompetenzen im
Bereich KI sind die Grundlage für das Software-Tool, das semantisch
angereicherte, intelligente Planungskarten vollautomatisch aus Messdaten
erstellt – ein bis vor Kurzem schlicht undenkbarer Prozess, für den die
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler nun als »KI-Champion BW«
ausgezeichnet wurden.