Hilpoltstein
Erste Schritte in die Technik der Zukunft

Wieder Regionalpreis fürs Gymnasium Hilpoltstein - Wir stellen alle neun Beiträge am Wettbewerb "Jugend forscht" vor

05.03.2021 | Stand 23.09.2023, 17:13 Uhr
Mit der mathematischen Berechnung der Wahrscheinlichkeiten verschiedener Würfelarten hat Evelyn Schneider die Jury überzeugt. −Foto: Jochen Schneider

Hilpoltstein - In der Pandemie steht vieles still.

 

Aber immerhin fordert sie die wissenschaftliche Forschung zu Höchstleistungen heraus. Diesem Beispiel folgend hat sich das Gymnasium Hilpoltstein auch heuer dem Schüler- und Jugendwettbewerb "Jugend forscht" gestellt. Und stellt mit Evelyn Schneider auch wieder eine Preisträgerin. Insgesamt beteiligen sich zwölf Jungs und Mädels aus den Jahrgangsstufen fünf, sechs, acht und zwölf an diesem Wettbewerb, der sich um Naturwissenschaft und Technik dreht.

Die Gesamtbeteiligung an "Jugend forscht" und "Schüler experimentieren" - das ist die Juniorensparte für Teilnehmer bis 14 Jahre - ging bundesweit infolge der Corona-Pandemie auf knapp 9000 Anmeldungen zurück - ein Minus von knapp einem Viertel im Vergleich zum Vorjahr. Das Hilpoltsteiner Gymnasium hat neun Projekte eingereicht, die an den - diesmal virtuell durchgeführten - Regionalwettbewerben teilnahmen. Die Einzel- und Gruppenprojekte der Schüler sind auf die Kategorien Biologie, Chemie, Physik, Mathematik/Informatik, Arbeitswelt sowie Technik aufgeteilt. Bei ihrer Arbeit betreut und unterstützt worden sind sie von den Lehrkräften Melanie Schmidt, Stefan Strömsdörfer und Peter Wutschka. Herausgekommen sind beachtenswerte Projekte.

Allen voran Evelyn Schneider (8c) , die sich mit der mathematischen Berechnung der Wahrscheinlichkeiten verschiedener Würfelarten beschäftigte. Zur Vorbereitung kreierte sie mit dem 3D-Drucker einen Würfelturm, um die menschliche Komponente zu umgehen. Anschließend experimentierte sie mit Würfelarten - vom klassischen Casino- bis hin zu einen handgefertigtem Steinwürfel - verschiedener Kantenlängen und berechnete aufgrund der Ergebnisse die realen Wahrscheinlichkeiten bei den Würfeln. Zum Schluss stellte sie Überlegungen an, woran die unterschiedlichen Ergebnisse liegen könnten.

Jan Jonas (5e) hat eine automatische Buchumblättermaschine erfunden, die auf Knopfdruck eine Buchseite vor- oder auch zurückblättert. Konstruiert hat er sie mit dem System "Lego Mindstorms". Das Gerät kann sowohl Kindern als auch Erwachsenen, die beispielsweise einen Arm in Gips haben, oder einem behinderten Menschen das Lesen deutlich erleichtern.

Um das Färben von weißen Schnittblumen mit unterschiedlichen Flüssigkeiten und Anschneidetechniken dreht sich das Experiment von Johannes Schaller (6b). Ziel seines Projekts ist es herauszufinden, welche Techniken und Farben am besten und am intensivsten färben.

Welches Waschmittel wäscht am besten hartnäckige Flecken raus? Um das herauszufinden, begaben sich Ole Gebauer, Eva Klumpers und Helena Pille (alle 6c) in die Waschküche und testeten unterschiedliche Waschmittel an diversen Fleckenarten, um so eine Wasser sparende und gewebeschonende Methode zu finden, damit die Wäsche wieder strahlt.

Diana Houri und Josephine Loh-Meier untersuchten auf chemische Weise die Federn der Rothaubenturako. Der rote Farbstoff im Federkleid dieses afrikanischen Vogels soll sich durch Regenwasser auswaschen lassen. Um das zu beweisen, verwendeten sie drei Stoffe mit verschiedenen pH-Werten, also eine saure, eine neutrale und eine alkalische Lösung. Sie verglichen die Ergebnisse mit denen von anderen tropischen Vogelfedern.

Justus Klingenberg (8a) hat im vergangenen Jahr bereits eine Bambuszahnbürste konstruiert, mit der er der Plastikflut etwas entgegensetzen will. Heuer drehten sich seine fortgesetzten Forschungen um die Verbesserung der Borsten. Als Material verwendete er eine spezielle Wurzel, die antibakteriell wirken soll, und deren Eigenschaften er untersuchte.

Das Projekt von Christopher Baraniewicz (Q12) beschäftigt sich mit Monsterwellen in Spielfilmen. Dabei ging er sowohl auf die Entstehung und die Ursachen dieses Phänomens ein, und stellte den Vergleich der Physik der realen Monsterwellen mit denen in Spielfilmen an. Abschließend versuchte er, eine Computersimulation einer Monsterwelle zu erstellen.

Tamara Pröbster (Q12), die schon bei "Schüler experimentieren" einen Regional- und einen Landeswettbewerb für sich entscheiden konnte, beschäftigte sich diesmal mit ultraschnellen Emissionsprozessen in Graphen. Klingt kompliziert - ist es auch. Graphen ist die Bezeichnung für eine Modifikation des Kohlenstoffs mit zweidimensionaler Struktur, in der jedes Kohlenstoffatom im Winkel von 120 Grad von drei weiteren umgeben ist, sodass sich ein bienenwabenförmiges Muster ausbildet. Diese versprechen aufgrund ihrer vielfältigen, einzigartigen Eigenschaften viele Anwendungen in neuen Technologien, wie beispielsweise verbesserte Elektronenquellen. Die Emissions- und Streuungsprozesse in Graphen besser zu verstehen, ist daher Ziel ihres Projekts. Die theoretischen Vorhersagen für die thermische Emission werden mithilfe einer Computersimulation berechnet und können so mit den experimentellen Daten verglichen werden.

Nicht minder kompliziert klingt das Projekt von Christoph Schmidtmeier: "Bildklassifizierung auf mobilen Endgeräten mithilfe von Machine Learning". Deep Learning (DL) und Edge Computing (EC) seien "zwei Technologien, die in den nächsten Jahren einen großen Einfluss auf unser Leben haben werden", zeigt er sich überzeugt. DL ist ein Teilbereich des Machine Learning, das sich mit Algorithmen beschäftigt, die das Programm und die dazugehörige Entscheidungslogik automatisch aus gesammelten Daten lernen lassen. EC bezeichnet die Datenverarbeitung auf Edge-Geräten, die sich am Ursprung des Datenstroms befinden. Durch diese lokale und dezentrale Verarbeitung wird Netzwerkbandbreite gespart und Antwortzeiten kurz gehalten. Auch in der Industrie finden diese Techniken immer mehr Verwendung. Dieser sogenannte Wandel zur Industrie 4.0 wendet vor allem auf dem Internet und der Cloud basierende Technologien an, wie beispielsweise beim "Internet der Dinge" oder Edge Computing. Ziel seiner Arbeit war es, eine Smartphone-App zu entwickeln, die über die Kamera Bilder aufnimmt und diese dann mithilfe eines DL-Modells einer von 4 Kategorien zuordnet: Apfel, Banane, Zitrone oder weder noch. 

 

Tobias Tschapka