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# System prepended metadata

title: Textuelle Beschreibung des Ablauf für den Demonstrator "KI und Ernährung"

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# Textuelle Beschreibung des Ablauf für den Demonstrator "KI und Ernährung"
Es bestehen **zwei Abläufe**, zum einen ein **konstruktiver Ablauf**(s.Abb. [Ablaufdiagramm, 1. Durchlauf](#Ablaufdiagramm), [Sequenzdiagramm](#Sequenzdiagramm)), hierbei müssen sich die Schülerinnen und Schüler (SuS) an die Vorgaben die über Weboberfläche angewiesen werden zwingend halten. 
Und ein **destruktiver Ablauf** (s.Abb.[Ablaufdiagramm, 2. Durchlauf](#Ablaufdiagramm), [Sequenzdiagramm](#Sequenzdiagramm), bei dem die SuS das System "überlisten" sollen um eine Fehlfunktion hervorzurufen.
Aber bevor wir zu den Abläufen kommen zunächst einen Überblick über sämtliche Elemente.

Bei Fragen und Anmerkungen können Sie hier direkt in die Datei schreiben, dazu müssen Sie vor ihren Kommentar folgenden Block (">[name=MeinName]") verwenden, damit alle Personen wissen von wem der Kommentar kam. Das sieht dann so aus: 

> [name=Kirmess] Ein Beispiel

Dazu ist allerdings ein HackMD-Account nicht erforderlich, Sie können mit dem Klick auf "Edit", Button oben rechts, Eintragungen in dieses Dokument hinzufügen. Alternativ können Sie die entsprechende Textpassage makieren und anonym oder unter der Verwendung eines Kürzels einen Kommentar hinterlassen. Natürlich nehmen wir auch gern Anmerkungen und Hinweise über andere Komunikationwegen an ;-). 



## Wie setzt sich der Demonstrator zusammen?

* externer Monitor (mit Touchfunktion) - zur Darstellung und Interaktion
* PC - Weboberfläche/GUI und Kommunikation mit dem Raspberry Pi  
* Raspberry Pi 4 B - Verarbeitungseinheit 
>[name=Ruben Jürges] Muss hier eine bestimmte Distribution installiert werden, oder können wir Raspbian verwenden?
* Raspberry Pi NoIR Camera V2 - Sensoreinheit für RGB-Bilder und Infrarotaufnahmen
* Objekte - Kunstpflanzen (Weizen), Schleichreh, Stein
* Plattform - zur Positionierung der Objekte in einem vorgegeben Raster 
* AddOn Lidar-Sensor - der allerdings nicht zur Objekterkennung eingesetzt wird, und somit zunächst aussen vor bleibt

Frau Feuerriegel hat hierzu vor einiger Zeit bereits eine Darstellung skizziert mit der sich eine konkretere Vorstellung erzeugen lässt:
![](https://i.imgur.com/b6WV5Ql.jpg)



## Ablauf
Beide Abläufe sind in einer vorgegeben Reihenfolge zu durchlaufen. Zunerst der Konstruktive, bei dem sich die SuS von der Funktion überzeugen können. Und darauf der Destruktive, um erfahrbar zu machen, dass immer noch korrekte Training der Ki über Erfolg oder Misserfolg entscheidet. 

Die Abläufe ähneln sich sehr, trozdem haben wir beide mit den entsprechenden Diagrammen dargestellt.

### konstruktiv
Die SuS werden begrüßt und der grundsätzliche Ablauf wird ihnen geschildert. 
Hiernach erfolgt die Aufforderung das System zu trainiren. 
Für die Objekterkennung muss in definierter 

>[name=Feuerriegel] Wäre nicht freie Anordnung durch SuS logischer?

Reihenfolge ein einzelnes jeweiliges Objekt auf der Plattform zur Objekterkennung plaziert werden und ein Feedback gegeben werden, dass die Erkennung erfolgreich war. 
Im nächsten Schritt folgt die Aufforderung sämtliche Objekte auf der Plattform in einer beliebigen Sortierung zu positionieren. Die SuS schließen die Positionierung mit einer Eingabe ab. 
Die Objekterkennung wird hiernach gestartet und liefert ein Bild zurück, welche Objekte (alle ausser den Pflanzen) zu entfernen sind. 
Die Entfernung wird abermals Überprüft, um sicher zu stellen das alle Objekte, dessen Leben gerettet werden sollen bzw. die eine Gefahr für eine landwirtschaftliche Maschine darstellen nicht mehr auf der Plattform aufzufinden sind. Ist dies nicht der Fall, wird nochmals auf den Verbleib und die Position hingewiesen. Sind alle Objekte entfernt, kann dies den SuS positiv zurückgemeldet werden.  

### destruktiv
Hierbei ist das Vorgehen, wie bereits erläutert sehr ähnlich.
Lediglich das Training unterscheidet sich da hier die SuS das System wissentlich falsch trainieren sollen (zur Pflanzen Kategorisierung wird ein Reh plaziert, zur Reh Kategorisierung ein Stein, usw.)
Nach dem Training wird wieder die Objekterkennung gestartet.
Im Anschluss erfolgt die Aufforderung, in diesem Fall die falschen Objekte zu entfernen. Ebenfalls erfolgt die Überprüfung, ob die entsprechenden Objekte entfernt wurden. Wie oben, wird abermals dazu aufgefordet die jeweiligen Objekte zu entfernen.
Im Anschluss muss den SuS zurückgemeldet werden, dass mit dem identischen  Algorithmus aber verursacht durch das falsche Training eine Gefahr für die Rehe und die landwirtschaftliche Maschine besteht.  

## Ablaufdiagramm
Schematischer Ablauf um eine Vorstellung zu entwickeln, welche Schritt wann ausgeführt werden.

![](https://i.imgur.com/hh76bzN.png)

## Sequenzdiagramm
Diese Diagramm haben wir erstellt um die Kommunikation zwischen den beiden Geräten (PC, Raspberry Pi) zu visualisieren. 

![](https://i.imgur.com/hntqMB4.png)
