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Besondere Lernleistungen im MINT-Bereich

Carlo Kaul: Die Abbildung der Riemannsche Zeta-Funktion auf der komplexen Ebene

Lennard Schulze: Batterieprüfstand mit Netzgerät, Arduino, Raspberry-Pi und Steckbrettern

Jan Dallaserra: Trainingsprogramm für ein neuronales Netz

Auch in diesem Jahr haben drei Abiturienten jeweils eine besondere Lernleistung in den Fächern Mathematik und Informatik eingereicht. Alle abgegebenen Arbeiten waren auf einem sehr hohen Niveau und finden auch Berücksichtigung auf den jeweiligen Abiturzeugnissen.

Im Bereich Mathematik hat sich Carlo Kaul mit einem der wichtigsten Millennium-Probleme der Nullstellenbestimmung der Riemanschen Zeta-Funktion beschäftigt und Zusammenhänge zur Verteilung der Primzahlen hergestellt. Dabei berücksichtigte er aktuelle Forschungsergebnisse der letzten Jahre und visualisierte dabei viele theoretische Resultate.

Lennard Schulze erstellte eine fächerübergreifende Arbeit aus den Bereichen Informatik und Physik. Er entwickelte basierend auf seiner Arbeit zum Wettbewerb „Jugend Forscht“ einen automatisierten Batterieprüfstand, der neben der Messung mit Hilfe eines Arduino auch die Messauswertung auf einem Raspberry-Pi ermöglicht. Hiermit untersuchte er unter anderen verschiedene Batterietypen und die Abhängigkeit der Kapazität von der Umgebungstemperatur.

Jan Dallaserra beschäftigte sich basierend auf einem Online-Workshop des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) mit dem sehr aktuellen Themenfeld der Künstliche Intelligenz. Neben der Darstellung der theoretischen Grundlagen des maschinellen Lernens entwickelte er zwei Softwarebausteine zur Erkennung von Zahlen und Buchstaben. In der Programmiersprache Java wurde ein Programm zum Trainieren eines neuronalen Netzes am PC implementiert. Das Ergebnis dieses trainierten Netzes wurde dann als Grundlage einer Zeichenerkennung auf einem aktuellen Android-Smartphone genutzt.

Text und Bilder: Hr. Dohmen