Jugend forscht Niedersachsen > Teilnehmer > Mathematik/Informatik


M1 Entwicklung einer GPS-basierten Navigation fĂŒr Maschinen in Obstanlagen

Das Alte Land ist das grĂ¶ĂŸte zusammenhĂ€ngende Obstanbaugebiet in Europa. Um diese FlĂ€che zu bewirtschaften werden Fahrzeuge verwendet, um beispielsweise das Erntegut einzusammeln oder um die Zweige der Pflanzen zu schneiden. Die meiste Zeit fahren die Fahrzeuge im Schritttempo, wodurch die Arbeit des Fahrers sehr monoton ist. Somit bietet es sich an die Steuerung des Fahrzeugs zu automatisieren. Die lokale Regelung innerhalb von Baumreihen, wurde bereits von David Berschauer automatisiert. FĂŒr eine weiterfĂŒhrende globale Automatisierung ist es notwendig den globalen Standort zu kennen. Um diesen zu bestimmen, verwende ich einen GPS-Sensor, welcher das GPS-Signal empfĂ€ngt. Um diese Daten weiterzuverarbeiten und zu visualisieren, habe ich ein Programm entwickelt, mit welchem der bisher zurĂŒckgelegte Weg in einer Karte dargestellt wird. Mithilfe dieses Systems aus GPS-Sensor und Programm, kann beispielsweise eine Minimierung von Pestiziden erreicht werden.

 


Ben Joshua Helmcke
Athenaeum Stade

M2 Spielstrategien am Beispiel von „Siedler von Catan“ - 3. Platz

Ich habe mich im Rahmen des Spiels „Siedler von Catan“ mit der Strategieentwicklung fĂŒr die ersten beiden Spielschritte beschĂ€ftigt. Dabei war es das Ziel des Projekts, einen möglichen Zusammenhang zwischen Strategiewahl und Anfangsposition zu untersuchen und herauszufinden, ob es eine Strategie gibt, die in den meisten FĂ€llen geeigneter ist. Dazu habe ich zunĂ€chst die Ausgangsposition eines jeden Spielers untersucht und im Folgenden, anhand von Wahrscheinlichkeitsrechnung, verschiedene Möglichkeiten fĂŒr die ersten zwei Spielschritte verglichen. Um ein Ergebnis zu erlangen ist zu ĂŒberlegen, ob man die Wahrscheinlichkeiten automatisiert und mithilfe von Algorithmen, berechnen lassen kann. Eine manuelle Berechnung ĂŒber Baumdiagramme wĂ€re zu aufwendig.

 


Lena Hiddessen
Ursulaschule OsnabrĂŒck

M3 Warum Shakespeare wirklich Shakespeare ist - eine Analyse kĂŒnstlicher neuronaler Netze - 2. Platz

Im vergangenen Jahr habe ich ein kĂŒnstliches neuronales Netz so trainiert, dass es mit erstaunlich hoher Genauigkeit den Autor von Texten erkennen kann. Hierbei gibt es wie bei jeder Anwendung kĂŒnstlicher neuronaler Netze allerdings ein Problem: Niemand kann genau sagen, wie ein solches System zu Entscheidungen kommt, weswegen auch die ZuverlĂ€ssigkeit dieser Technologie fraglich ist. Deshalb habe ich mir in dieser Wettbewerbsrunde das Ziel gesetzt, den Prozess der Entscheidungsfindung von kĂŒnstlichen neuronalen Netzen zu verstehen. Dazu habe ich einen Algorithmus entwickelt, dessen Ausgaben mit statistischen und graphischen Methoden ausgewertet werden können.

 


Tobias Scheithauer
Hannover

 

2018