Umweltverschmutzung, Treibhauseffekt, Klimaerwärmung: Drei Begriffe, die heutzutage häufig bei Diskussionen um Autos fallen. Denn bereits 18% der gesamten Kohlenstoffdioxid-Emission in Deutschland kommen durch die Verbrennung des Treibstoffs Benzin zustande. Daher spielen Elektroautos, die mit Batterien betrieben werden, eine wichtige Rolle auf dem Weg zu klimafreundlichem Verkehr. Der volle Durchbruch ist in Deutschland bisher noch ausgeblieben. Mitschuld trägt die geringe Reichweite der E-Autos so- wie die Verteilung von Ladestationen auf einer Strecke. Plant man also eine bestimmte Fahrt, wird längst nicht mehr nur die Fahrtzeit, sondern auch der Energieverbrauch berücksichtigt. Es ist offensichtlich: Neue Navis braucht das Land!
Dieser Problematik nahmen sich die fünf Schüler an und recherchierten zunächst verschiedene Methoden, die Navis verwenden und stießen so auf wichtige Faktoren für ihr Programm, nämlich die Algorithmen. Sie betrachteten dann zwei verschiedene Algorithmen, die in der Lage sind, den kürzesten Weg in einem (Straßen-)Netzwerk zu finden, wenn man die Straßen mit einer Größe (z.B. der Fahrzeit) gewichtet. Die Algorithmen hatten einen wichtigen Unterschied: Der eine kann mit negativen Zahlen arbeiten der andere nicht.
Die Algorithmen heißen Dijkstra- und Bellman-Ford-Algorithmus und wie schon angesprochen arbeitet nur letzerer mit negativen Zahlen. Da der Dijkstra-Algorithmus deutlich schneller und dadurch effizienter arbeitet, mussten die Schüler abwägen, welcher Algorithmus sinnvoller ist. Sie blieben aber beim Bellmann-Ford mit der Begründung, dass die Energiewerte bei Fahrten bergab auch negativ sein können.
Kaum hatten sie sich entschieden, begannen sie mit der Programmierung. Dazu hatten sie eine Liste der Koordinaten von Kreuzungen in Kaiserslautern und banden diese so ein, das durch den Algorithmus der effizienteste Weg für die kleinen Stadtbrummer mit wenig Reichweite berechnet wird.
Mit Erfolg! Die Jugendlichen hatten durch ihre vorherige Erfahrung mit Programmierung, dies recht schnell Fertig und beschäftigten sich die restlichen Tage mit der Optimierung des Programms und an einem Einbau einer besseren Benutzeroberfläche.

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Im eigenen Garten selbst Gemüse anbauen, ziehen und schließlich ernten bringt einen nicht kleinen Arbeitsaufwand mit sich – vor allem aber überwiegt die Freude, das Wachstum der Pflanzen zu verfolgen und sich über den Sommer mit dem gesunden, selbst gezogenen Gemüse zu versorgen. Außerdem weiß der Gemüsegärtner, was in seinem Gemüse drinsteckt – und das sind keine Pestizide oder andere Schadstoffe. Damit die anfängliche Freude am Gemüsegarten nicht in Verärgerung oder gar Verzweiflung umschlägt, ist eine gute Anbauplanung ausschlaggebend für den Ernteerfolg im Gemüsegarten – denn einen Gemüsegarten ohne Planung anzulegen, verursacht die ein oder anderen Fehler, deren Behebung im Nachhinein enorm viel Zeit in Anspruch nimmt.
Zunächst entschlossen sich die Schüler und Schülerinnen, eine Liste mit potentiellen Obst- und Gemüsesorten zu erstellen und diese durch anschließende Recherche einzugrenzen. Hierzu waren Faktoren wie Platz, Nährstoffe, Boden, Ertrag, usw. wichtig. Nachdem sie nun ihre Auswahl getroffen hatten, entwickelten sie anhand dieser Informationen und einer selbst gestalteten Umfrage einen Prototypen eines für eine Person perfekt angelegten Gemüsegartens. Um dies noch auszureifen, entwickelten zwei der Schüler mithilfe der Programmiersprache Python eine Möglichkeit seinen eigenen Garten individuell auf seine Bedürfnisse angepasst zu erstellen. 

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In deutschen Innenstädten kommt es inzwischen regelmäßig zum sogenannten Feinstaubalarm, und spätestens seit dem Dieselskandal wird vielerorts über Umweltzonen und Fahrverbote diskutiert. Bei diesem Feinstaub handelt es sich um sehr kleine Partikel, die als Produkte verschiedener Verbrennungsvorgänge oder beim mechanischen Abrieb in Industrie und Verkehr entstehen. Eventuelle Folgen für die menschliche Gesundheit werden seit längerem diskutiert. Maßnahmen zur Feinstaubreduktion beinhalten beispielsweise die Ausrüstung von Dieselfahrzeugen mit leistungsfähigen Partikelfiltern und die Einrichtung von Umweltzonen in deutschen Innenstädten.
Die Gruppe befasste sich zunächst mit der Frage, was Feinstaub überhaupt ist und welche Feinstaubproduzenten als Hauptverursacher gelten. Hierbei wurden sie mit der Tatsache überrascht, dass nicht der Verkehr, sondern die Landwirtschaft und die Industrie den größten Anteil tragen. Nachdem sie auch anschließend die Faktoren wie zum Beispiel das Wetter, die geographische Lage und die Jahres- und Tageszeit angeschaut haben, analysierten sie die Feinstaubkonzentration nach Einwirken von Niederschlag und/ oder Wind am Raumbeispiel Ludwigshafen-Mundenheim. 

Abschließend beschäftigten sich die Schülerinnen und Schüler noch mit der Fragestellung, ob feinstaubfreie Zonen sinnvoll sind oder nicht, und kamen schließlich zu dem Ergebnis, dass diese aufgrund der Fakten, dass der Verkehr nur ein geringer Verursacher der Feinstaubwerte ist und außerdem die Verteilung des Feinstaubes durch den Wind dazu führt, dass trotz Fahrverboten in einigen Gebieten die Feinstaubwerte annähernd erhalten bleiben. Außerdem ist noch anzufügen, dass durch ein Fahrverbot das Problem sowieso nur Verschoben und nicht aufgelöst wird, da die Fahrer  so, um das gesperrte Gebiet zu umfahren einen zum Teil einen noch größeren Weg zurücklegen müssen und somit sogar noch mehr Feinstaub produziert wird.

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Elektro-Autos sind noch relativ neu im Vergleich zu herkömmlichen Autos, die mit Kraftstoff und Verbrennungsmotoren betrieben werden. Was bei den üblichen Autos das Tanken ist, ist bei Elektro-Autos das Laden.
In Deutschland ist es relativ einfach, rechtzeitig eine Tankstelle zu finden, an der Kraftstoff getankt werden kann. Mit Ladestationen für Elektroautos ist dies nicht immer ganz so einfach. Es gibt Regionen, in denen viele E-Tankstellen zu finden sind, in anderen jedoch sind die Wege zwischen den Ladestellen sehr lang.
Mit Hilfe verschiedener Methodiken wurde auch hier die Problematik von einer Gruppe aus Schülerinnen und Schülern behandelt. Sie stellten Überlegungen an, welche Besonderheiten eines Elektroautos zu beachten sind und wie diese Eingebunden werden können bzw. müssen. Einer der Hauptfaktoren ist natürlich die Reichweite.
Die ersten nennenswerten Elektroautos hatten eine Reichweite von 150km. Mit den Vorgaben einiger Hersteller, dass der Akku nicht unter 20% Ladestand fallen soll zur Schonung der Leistung, kann hiermit ein Idealabstand zwischen Tankstellen ermittelt werden. Hierzu teilte die Gruppe die Welt in Quader ein, die diesen Abstand haben und berechneten Anhand der Bevölkerungsdichte die Anzahl der benötigten Tankstellen innerhalb dieser. Für die Optimale Platzierung der Tankstellen suchten sie Supermärkte, Hotels, Einkaufszentren, Parkplätze, etc. heraus, erstellten ein Netzwerk, gewichteten die Knotenpunkte und ermittelten Lösungen dazu mit dem Programm LoloLA.

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Minigolf ist eine der beliebtesten Freizeitaktivitäten. Das Können wird im Familienkampf, unter Freunden oder aber bei Wettbewerben wie der Weltmeisterschaft im Minigolf unter Beweis gestellt. Dabei steht Spaß meistens an erster Stelle. Doch jeder selbst hat schon Erfahrungen mit „unfairen“ Bahnen gemacht oder sich über den Wechsel von zu einfachen und zu schweren Bahnen geärgert.
Daher ist es sinnvoll, Minigolfbahnen zu bewerten und entsprechend ihrer Schwierigkeiten zu ordnen. Insbesondere  für die Weltmeisterschaften unterliegen jedoch alle Bahnen einer speziellen Norm. Bislang gibt es 18 solcher genormten Bahnen. Dort ist es z.B. möglich, mit nur einem Schlag den Ball einzulochen. Möchte man nun neue Bahnen entwickeln und diese bewerten, muss bei jeder Bahn zunächst überprüft werden, ob sie der geltenden Norm unterliegt. Einfaches Rätselraten und Austesten wäre wohl wenig sinnvoll. Viel praktischer ist es doch, mit mathematischen Hilfsmitteln einen Algorithmus zu finden, der auf jede erdenkliche Bahn zur Ermittlung der Schwierigkeit angewendet werden kann.
Für die Organisation stellte sich hier besonders die Herausforderung, eine geeignete Formel zur Berechnung des Schwierigkeitsgrades zu entwerfen. So unternahmen sie eine Exkursion zur Minigolfbahn in Traben-Trarbach (der ältesten in Deutschland!) und analysierten dort die Bahnen nach Schwierigkeit unter Anbetracht der Hindernisse. Diese sind zum Beispiel Verengung, Steigung, Sprung und die Länge der Bahn. Demnach entwickelten sie eine Formel, die all diese Faktoren mit einbezieht und eine leichte Berechnung zur benötigten Stärke und damit der Schwierigkeit ermöglicht. 

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Nicht nur in Diskotheken, auch im heimischen Partykeller kann eine Lichtorgel die passende Stimmung zur Lieblingsmusik liefern. Die meist verschiedenfarbigen Lampen der Lichtorgel reagieren auf unterschiedliche Elemente der Musik und sollen diese rhythmisch begleiten und unterstreichen. Nach welchen Gesetzen dies geschieht ist nicht streng festgelegt, was einem Bastler natürlich den Anreiz liefern kann, eine eigene Umsetzung zu entwerfen.
In dem Projekt soll jedoch nicht nur die Steuerung der Lichtorgel entwickelt werden. Das bereitgestellte Material (LED, Mikrocontroller, etc.) ermöglicht es auch, die direkte Umsetzung an einem kleinen Modell zu realisieren. Zu der mathematischen Formulierung bezüglich der Steuerung kommen dann noch das Schalten der Elektronik und die Datenverarbeitung hinzu. Hier sind also Kenntnisse aus verschiedenen Bereichen von Naturwissenschaft und Technik gefragt!
Zunächst unterhielt sich dich Gruppe über erste Ideen zur Aufgabenstellung. Da es zwei verschiedene Ideen gab, die beide recht schlüssig und gut umsetzbar schienen, teilte sich die Gruppe. Nun waren zwei Gruppen, von denen die erste eine analoge Lösung entwickelte und die zweite eine digitale.
Die analoge Umsetzung mit einem Arduino Mikrocontroller hatte früh schon erste Ergebnisse. Die konstruierte Lichtorgel reagierte auf die Lautstärke der Musik. Ergänzt werden sollte diese Konstruktion noch durch Frequenzfilter, um auch die Tonhöhen zu berücksichtigen. Durch fehlende Teile wurde die Gruppe aber ausgebremst. Das nötige Material stand erst spät zur Verfügung und die Frequenzfilter konnten nicht mehr in das Gerät integriert werden.
Die digitale Lichtorgel bestand aus einem Pythonprogramm, das die Musikstücke einliest, auswertet und mit Hilfe dieser Daten die Lampen im Takt und Frequenz der Musik zum leuchten bringen. Der Nachteil dieser Umsetzung bestand in der langen Rechendauer, die vermutlich durch Optimierung des Pythoncodes noch vermindert werden kann.

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Vom 14. Juni bis 15. Juli 2018 findet in Russland die Fußball-Weltmeisterschaft statt.
12 Stadien in 11 Städten Russlands wurden für die Weltmeisterschaft gebaut oder renoviert, wobei sowohl das Eröffnungsspiel als auch das Endspiel in Moskau stattfinden werden. Neben dem Gastgeberland Russland haben sich weitere 31 Nationalmannschaften für das Turnier qualifiziert, die insgesamt 64 Spiele austragen.
Die Aufgabe ist es, eine Rundreise durch Russland zu den verschiedenen WM-Stadien zu planen, wobei die Rundreise in Moskau starten und enden soll.
Bezüglich dieser Aufgabenstellung erarbeiteten die Schülerinnen und Schüler zunächst eine exakte Lösung wofür sie an  Hand einer Tabelle die kürzesten Wege zwischen den einzelnen Städten ermittelten. Dieser Weg von 9055km wurde dann in einer Karte veranschaulicht dargestellt. Das gleiche Prinzip wandten die Schülerinnen und Schüler dann auch für die Zeit an und erhielten eine Reisedauer von ca. 132 Stunden (mit dem Auto).
Anschließend wählten sie noch eine zweite Möglichkeit, die „nearest neighbor Heuristik“. Hierbei wird als erstes die Entfernung zu allen möglichen Nachbarn geprüft und anschließend die kürzeste Distanz gewählt. Dieser Ort wird dann als neuer Startpunkt gewählt und der alte Startpunkt wird gelöscht um Dopplungen zu vermeiden. Dieses Prinzip wird so lange weiter ausgeführt bis alle Ziele einmal verwendet wurden. Als Lösungswert erhielt die Gruppe nun eine Strecke von 11445 km Länge.
Als dritten Lösungsansatz wählte die Gruppe das Prinzip der Untersten Grenze. Hierbei entstand jedoch keine wirkliche Rundreise, stattdessen wurde nur jeweils die kürzesten Strecken zwischen den einzelnen Städten ermittelt. Dieses Ergebnis ergänzten die Schülerinnen und Schüler mit dem Prinzip der maximal Spannenden Bäume um sicherzustellen, dass bei der Ermittlung der kürzesten Strecke auch ein zusammenhängendes Netz entsteht. Der hier entstandene Wert war 7115km lang. Im Gegensatz zur ersten Lösung wurden hier Städte auch 2 Mal besucht, was Umwege ersparte.

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Als fußballbegeisterter Fan stellt man sich die Frage, für welche Spiele es sich lohnen könnte, Karten zu kaufen. Was als lohnend empfunden wird, hängt dabei von einem selbst ab und muss individuell entschieden werden:
Welche Mannschaften unterstützt man und welche Paarungen/Spiele werden als besonders interessant empfunden? Wie viel Geld ist man bereit auszugeben und wie weit ist man bereit zu reisen? . . .
Die Aufgabe der Gruppe war es demnach einen Freund / eine Freundin entsprechend der Wahrscheinlichkeiten zu beraten, mit denen die Lieblingsmannschaft ein Spiel im jeweiligen Stadion bestreiten wird. Die Gruppe überlegte zwei Möglichkeiten diese Problematik zu lösen. Zu einem, ob sie per Quoten vorgehen oder ob sie versuchen die vorherigen Leistungen der Teams bzw. Spieler zu analysieren. Man entschied sich für die Betrachtung der Quoten.

Sie schrieben ein Programm, das in der Lage war, mit den gegebenen Daten die WM zu simulieren und daraus Wahrscheinlichkeiten abzuleiten, zu welchem Zeitpunkt ein Nationalteam aus dem Turnier ausscheidet. Zusätzlich wurde in dieses Programm eine Abfrage für die einfachere Bedienung und eine Empfehlung für das genannte Budget implementiert.

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