KI/AI Modelle und NN Neuronale Netze mit fischertechnik

Alles rund um TX(T) und RoboPro, mit ft-Hard- und Software
Computing using original ft hard- and software
Forumsregeln
Bitte beachte die Forumsregeln!
Antworten
Benutzeravatar
fishfriend
Beiträge: 2502
Registriert: 26 Nov 2010, 11:45

KI/AI Modelle und NN Neuronale Netze mit fischertechnik

Beitrag von fishfriend » 14 Mai 2026, 11:59

Hallo...
Ich habe mich dazu entschlossen ein neues Buch anzufangen. Diesmal soll es um KI/AI Modelle und Neuronale Netze gehen.
Zuerst habe ich mal alle Informationen zusammengefasst, die ich bekommen konnte. Wobei ich damit noch nicht nicht fertig bin.
Leider stoße ich immer wieder auf Probleme und Problemchen.

Mal so ein Beispiel: Der Text und die Bilder passen nicht zusammen. Man hat einen deutschen Text aber die Bilder und der Name der Blöcke ist in englisch. Sie haben -unterschiedliche- Namen. Auch in der Robo Pro Coding, in der Robo Pro Coding Hilfe, in STEM und in den PDF AI/KI Zusatzanleitungen ist dieser Fehler.
Ich mache also nun alles -nochmal- auf Deutsch.

Ich baue die fischertechnik-Modelle auf und probiere soweit vorhanden, auch die Software aus. Ich hätte nicht gedacht das es so viel Arbeit ist...
Ich habe aber auch mit der Software meine Probleme. Ich vermute, dass die Erklärungen auch auf der fischertechnik Seite von jemanden geschrieben wurde, der voll im Thema drinnsteckt. OK, es gibt auch einen Lehrplanbezug. Jedoch hab ich keine Ahnung was in den entsprechenden Fächern so gemacht wird. Ich vermute, dass es Literatur dazu gibt, wo z.B. Begriffe wie Neuronale Netze oder Neuron eingehender erklärt wird. Darauf aufbauend sind die Bilder auf der ft-Homepage verständlich. Für mich sind sie so nicht verständlich. Auf den ersten Blick scheint es verständlich, aber wenn man dann z.B. mit der Gewichtung (z.B. Neuron 1 - Gewichtung [0.361, 2,361, 2,201] Offset -1,873) anfängt, finde ich Null Informationen über deren genaue Bedeutung. Ich ahne aber was gemeint ist.
Auch über so Sachen wie Problemtyp wie Regession, Klassifikation und Mehfach-Klassifikation muss es ja was geben. Also mehr Infos.
Hat jemand was dazu?

Alle nur über Ausprobieren rauszubekommen ist -sehr- -sehr- schwer.
Beispiel: Verstecke Schichten. Also die Anzahl der Schichten, im Vergleich. Da ist es am besten, man hätte zwei fischertechnik Modelle und könnte sie gegeneinander antreten lassen. Wie soll man die sonst vergleichen? (fischertechnik schreibt, man soll Sachen ausproberen. Mehr nicht)

Klingt erst mal komisch aber, man kann ja das Netzwerk trainieren und man bekommt ein Fehlerdiagramm. Wie wird denn ein "Fehler" erkannt?
Von der Begrifflichkeit sind Epochen und Lernrate auch nicht ganz verständliche - für mich. Wenn man also statt 0 und 1 viele Zwischenwerte erzeugt und damit ein Netzwerk füttert, muss es ab einen Punkt ein "Umschalten" geben (oder so).
Wenn ich aber zum einen bei Epchen 1000 und bei Lernrate 0,05 habe zählt der dann 1000x 0,05 hoch (und somit auch über 1) oder unterteilt der 0-1 in 1000 Teile? Axel Chobe hat ja schon mal was dazu geschrieben und auch in der STEM gibt es zumindest einen "Anflug" von Informationen.
Ich gebe aber zu, das mir das zuwenig ist.

Ich hab es mir noch nicht weiter angeschaut, aber ich denke das man nur über Pythoncode an Infos über die genuzte KI kommt. Im Grunde ist das Schade. Ich vermute, das man da noch viel mehr rausholen könnte.

Eine andere Sache ist das allgemeine Vorgehen. Man hat ein KI auf dem RX/TXT 4.0 und gibt dem ein Neuronales Netz, was auch auf den Controller übertragen wird. Warum ist es (so) nicht möglich die KI auf dem PC zu haben und den Controler online zu steuern? Ich vermute, das es schon gehen kann (über Python selbst). Die Sache die dahinter steckt war die Frage ob man auch mit einen BT-Smart-Controller das amchen kann. Zumindest Robo Pro Coding und STEM bieten nicht diese Konfiguration mit KI an.

Insgesammt ist das Thema sehr Interessant. Es eröffnet eine ganz neue Art zu programmieren. Was man früher mit vielen Unterprogrammen gemacht hat, ist heute dann "nur" noch ein Listeneintrag.

Hat jemand von euch Lust / Zeit bei diesem Projekt mitzumachen?

Ich hab auch ein Problem damit zu verstehen, wie man z.B. einen Roboter rückwärts an einem Hinderniss fahren läßt -und- den danach rechtsrum drumherum fahren läßt? Oder macht man das über einen (ON) Output z.B. und wenn der 1 ist, den dann ein Unterprogramm ("Rückw_Rechts") abfahren läßt? Der Grund ist, das nach meinen Verständniss der Roboter gerade rückwärts fährt. Er würde nur durch Abweichungen des linken und rechten Motors etwas schräg fahren, aber dann wieder davorfahren.

BTW Gibt es vom Ultimate KI schon die Beispielprogramme online ? (Git Lab?)
Das waren nun ein paar von den Dingen :-)
Mit freundlichen Grüßen
Holger
ft Riesenräder PDF: ftcommunity.de/knowhow/bauanleitungen
TX-Light: Arduino und ftduino mit RoboPro

hypnotoad
Beiträge: 169
Registriert: 16 Feb 2019, 12:43
Wohnort: 30559 Hannover
Kontaktdaten:

Re: KI/AI Modelle und NN Neuronale Netze mit fischertechnik

Beitrag von hypnotoad » 14 Mai 2026, 12:45

Ich kenne die Fischertechnik-Ansätze nicht im Detail, aber ich denke, es müssen zwei Sachen vermittelt werden

Zum einen, bottom-up: Wie ist ein sehr einfaches Netz aufgebaut, und wie kann man es trainieren (Gewichte lernen). Das ist nichts neues und das findet man wahrscheinlich schon in Literatur der 80er-Jahre. Das kann man sehr gut auch mit Fischertechnik demonstrieren (wenige Parameter als Input und Output).

Die Fortschritte der letzten 15 Jahre, das "Interessante", kommen durch immer bessere Trainingsverfahren, Datensätze und Rechenleistung. Dabei ist es formal gar nicht wichtig, die Basis zu kennen, sondern einen Überblich über die Lernverfahren und Daten-Management zu haben. Meiner Meinung nach sollte man nie "ausprobieren", sondern gleich richtig an das Thema herangehen, Testdaten und Testmetriken definieren. Dann kann man objektiv die beste Lernrate und die beste Netzwerkstruktur finden. Leider sind diese Netze schlecht erklärbar, weil sie einfach zu komplex sind.

Benutzeravatar
fishfriend
Beiträge: 2502
Registriert: 26 Nov 2010, 11:45

Re: KI/AI Modelle und NN Neuronale Netze mit fischertechnik

Beitrag von fishfriend » 14 Mai 2026, 16:45

Hallo...
Interessanterweise finde ich gerade Lernkarten zur für den TXT 4.0, aber leider nicht zu Robo Pro Coding. Aber immerhin schon mal was.
Mal schaun was ich da an Infos rausziehen kann. Ich glaube, dass das für Robo Pro Coding adapiert wurde...
Mal schaun...
Es ist eine echte Salamitaktik. Viele Quellen und manchmal nur ein Absatz der einen Weiterbringt...

Von der "import user.lib.neural_network as nn" scheint es auch mehrere zu geben. Mal schaun ob es dazu mehr Infos gibt, die auf die im TXT 4.0 passen.
Ich schau gleich mal ob in der Hilfe bzw wenn es ein Open Source Teil ist, "sollte" ja im Coppyright was stehen... :-)

Wenn ich mir das Menue in Robo Pro Coding anschaue, muss es irgendwo noch mehr Infos und Programmbeispiele geben.
(Übertrieben:) Ich denke alleine so nach dem Motto "mache eine Farberkennung und passe sie auf Rollstuhlfahrer an" (Ampel mit KI) wird es nicht funktionieren.
Im Grunde muss man da noch ein Buch über Praxisbeispiele und oder Einführung zu Robo Pro Coding machen, wo solche Sachen als Beispielprogramm stehen...
Aber das könnte ein nächstes Projekt ja werden...

Was aber schon mal bei dem Thema rauskommt sind für die nächsten ft-Ausstellungen neue KI-Modelle. Ist nur Schade, das ich so wenige Controller habe um mal alles zu zeigen.
Mit freundlichen Grüßen
Holger
ft Riesenräder PDF: ftcommunity.de/knowhow/bauanleitungen
TX-Light: Arduino und ftduino mit RoboPro

Antworten