Für unser vorheriges Projekt, bei dem wir algorithmische Lösungswege mit Lösungen mit KI verglichen haben, haben wir die Programmiersprache Scratch verwendet. Da diese jedoch nicht optimal für solche Projekte ist, wollten wir uns nun Python beibringen, um unser Projekt weiterzuführen. In dieser Woche haben wir einen selbstlernenden Algorithmus erstellt, der Bewegungsmuster eines Objekts erkennen und seine zukünftige Position vorhersagen soll. Das Objekt ist dabei ein Kreis, der sich nacheinander zu von uns festgelegten Punkten bewegt, wodurch ein immer gleichbleibendes Bewegungsmuster entsteht.

Der selbstlernende Algorithmus erzeugt dabei regelmäßig Stacheln, die dort entstehen, wo sich der Kreis vermutlich als Nächstes hinbewegt. Dies geschieht, indem der Stachel zunächst an zufälligen Positionen erscheint. Wenn der Stachel nahe genug am Kreis ist, die Entfernung also unter einem bestimmten Toleranzwert liegt, wird beim nächsten Mal, wenn sich der Kreis an der gleichen Position aufhält, der Stachel wieder dort erzeugt. Der Toleranzwert sinkt dabei jedes Mal, um mit der Zeit die Position immer genauer vorhersagen zu können. Unser Ziel ist es nun also, den selbstlernenden Algorithmus an vielen verschiedenen Bewegungsmustern des Kreises zu trainieren, damit dieser dann in Zukunft auch von einem Menschen gesteuert werden kann und die folgende Position korrekt bestimmt werden kann.

Anton Frommberger

Igos Pis