Dit PhD-project heeft als doel een methodologie te ontwikkelen die temporele netwerken, hypergrafen en AI-algoritmen combineert om dynamische interacties te analyseren en sleutelknopen te identificeren. Het zal machine learning en diep leren gebruiken op grote datasets om patronen en onderlinge afhankelijkheden te detecteren, ter verbetering van het begrip in de analyse van sportprestaties en biologische interactieanalyse.