Ziel ist die Entwicklung einer Anwendung, die Therapeut:innen und Trainer:innen eine klar fokussierte Übungsauswahl für ihre Proband:innen bereitstellt. Dabei geht es nicht darum, Fachkräfte zu ersetzen, sondern ihnen ein Werkzeug an die Hand zu geben, mit dem sie trotz einer hohen Anzahl an Klient:innen individuelle Fitness- und Gesundheitsleistungen schnell, effizient und ohne Qualitätsverlust anbieten können. So sollen Trainingserfolge und Motivation langfristig gesichert bleiben.
Auch die Übungsparameter werden vorab definiert, sodass im Regelfall nur noch einzelne Anpassungen notwendig sind. Auf diese Weise kann der oder die Proband:in bereits nach kurzer Zeit mit einem individuell zugeschnittenen, von Expert:innen kontrollierten Plan selbstständig bis zur nächsten Sitzung trainieren. Der Schwerpunkt liegt klar auf der Unterstützungsfunktion: Fachkräfte behalten die Kontrolle und passen den Plan im Dialog mit den Proband:innen an.
Durch den Einsatz neuer, zu erforschender Machine-Learning-Methoden sollen komplexe Muster erkannt und Vorhersagen aus Trainingsdaten abgeleitet werden. Spezielle Algorithmen analysieren die Wirksamkeit einzelner Trainingseinheiten und prognostizieren deren Einfluss auf die Leistungssteigerung. Dabei fließen sowohl objektive Messdaten als auch subjektives Nutzerfeedback (z. B. Wohlbefinden, Müdigkeit etc.) systematisch in den Algorithmus ein.
