In diesem Kurs stand Physical Computing im Mittelpunkt, eine Methode, die reale physische Objekte mit digitalen Systemen verbindet, um innovative Interaktionen und Anwendungen zu schaffen. Der Fokus lag auf praktischen Anwendungen und kreativen Projekten, bei denen die Schnittstelle zwischen Technologie und der physischen Welt erkundet wurde. Wir untersuchten spezifisch die Nutzung von Sensoren und Aktoren, um eigene Projekte zu realisieren. Keine Programmierkenntnisse waren erforderlich, da wir künstliche Intelligenz (KI) einsetzten, um die Herausforderungen im Bereich Programmierung und Ideenfindung zu bewältigen. Im Laufe des Semesters führten wir Gruppenprojekte zur Förderung der Zusammenarbeit und gemeinsamen Entwicklung durch. Wir verwendeten Programme wie Ableton Live 11 und die Arduino IDE.
Inspiration und Konzept
Selbst wenn heutzutage alles digitalisiert ist, wurde dies nur ermöglicht durch die Funktionalitäten der physischen Maschinen. Wie funktioniert ein Schaltkreis? Wie wandle ich physische Ereignisse in digitale Informationen um? Mit diesen und ähnlichen Fragen besuchten wir das Modul. Die Idee war es Bewegungen zu interpretieren und in Licht umwandeln zu lassen. Dies führte zu der Idee eines Würfels der von allen Seiten begehbar sein und auf die Bewegungen im Raum mit unterschiedlichen Lichtmustern reagieren soll. Diese Problemstellungen benötigten normalerweise vertieftes wissen in diesen Themengebieten. An dieser Stelle trägt künstliche Intelligenz dazu bei uns mit ihrem gesammelten Wissen zu unterstützen. Dadurch ist es möglich Ideen umzusetzen ohne das notwendige detaillierte Wissen zu besitzen.
Methoden und Umsetzung
Die erste Herausforderung war es den grundlegenden Schaltkreis zu entwickeln. Dafür benötigten wir ein adruino board, Abstandssensor und ein LED-Panel. In diesem überschaubaren Aufbau konnten wir die ersten Verhaltensmuster ausprobieren und uns mit der funktionsweise der Sensoren vertraut machen. Sobald dies ausreichend geschehen ist mussten wir den gegebenen Aufbau hoch skalieren, indem wir drei weitere LED-Panels und Sensoren angeschlossen haben.
Sobald die Technik funktioniert hat fehlte der physische Körper sowie der passende Quellcode. An dieser Stelle wurden wir auf den Laserdrucker der Universität aufmerksam. In AutoCAD konnten wir erste Entwürfe für einen Würfel erzeugen und uns Gedanken zu dem Aufbau machen. Wir haben uns dann entsprechend für ein Stecksystem entschieden. Damit dieses passgenau geschnitten wird suchten wir iterativ die passenden Parameter für den Drucker. So waren wir in der Lage den Materialverschleiß in unsere Pläne einzuberechnen um somit ein passendes Stecksystem zu erreichen. Der Würfel ist hierbei auf eine äußere Hülle, einen inneren Turm und einen Sockel aufgeteilt. Jeder dieser Bestandteile wurde als Stecksystem ausgearbeitet. Nachdem der Prototyp erfolgreich getestet wurde konnte mit dem gewünschten, hochwertigen Material der endgültige Würfel gedruckt werden.
Für den Quellcode wurde ein ähnlicher iterativer Prozess angewendet. ChatGPT war in der Lage uns Codefragmente zu generieren mit denen wir unterschiedliche Funktionen ausprobieren konnten. Diese konnten wir dann zusammenfügen um die gewünschten Effekte zu erzielen.
Ergebnis
Der abschließende Würfel sieht imposant aus und ist in der Lage auf sein Umfeld zu reagieren. Die implementierten Reaktionen sind jedoch auf eine Umarmung beschränkt. Das heißt wenn alle vier Sensoren bedeckt sind wird ein anderes Lichtmuster abgespielt. An dieser Stelle wäre es möglich weitere Reaktionen zu programmieren. Grundsätzlich sind wir mit dem Erscheinungsbild sehr zufrieden und auch die umgesetzte Funktionalität ermöglicht es etwas Intimes wie eine Umarmung zu digitalisieren und in eine Reaktion umzuwandeln.
Fazit
Das arbeiten mit Lötzinn und elektrischen Schaltkreisen hat sich als besonders spaßig herausgestellt. Das hierbei erlangte Wissen ermöglicht ein neues Verständnis für die uns allgegenwertig umgebende Technologie. Jedes elektronische Gerät kann auf einen Schaltkreis reduziert werden. Nachzuvollziehen wie diese Geräte funktionieren ermöglicht es auch mit deren Einschränkungen zu arbeiten und zu wissen was machbar ist. Das arbeiten mit ChatGPT bringt erwies sich als sehr intuitiv jedoch muss man anmerken, dass auch er als Programm seine Grenzen hat. So ist er nicht immer in der Lage einen richtig zu verstehen und bietet eine falsche Lösung an. Wir lernten jedoch wie man Aufgaben kleiner machen kann um bessere Ergebnisse zu erzielen zu können. So war es uns möglich ein neues Programm in kürzester Zeit zu erlernen und zu nutzen. Wir habe uns sehr über die Betreuung von der Lehrkraft gefreut. Yin und Angelica waren immer daran interessiert so viel wie möglich beizubringen und einem in seinem Lernprozess zu unterstützen.
