Von Frustration, Pytorch und langen Wartezeiten

Schon immer faszinierten mich KI-Projekte wie GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) oder Quick, Draw! (ein Experiment der Firma Google, bei dem ein neuronales Netzwerk versucht, Zeichnungen von Nutzern zu erkennen). Deshalb arbeite ich schon länger an einem Projekt zum Thema der künstlichen Inteligenz. Ich will noch nicht zu viel Spoilern, aber so viel lässt sich schonmal verraten: 20.000 Tweets, die in sieben langen Stunden von Twitter extrahiert wurden, gefüttert in eine Programmbibilitothek („Pytorch“). Das das runterladen von 20.000 Tweets von Twitter so lange dauert, liegt an der sehr frustrierenden Twitter-API in der Version 2, mit der Tweets nur in sehr niedrigen Zahlen heruntergeladen werden können.

Mehr Updates zu dem Projekt bald!

Microraketen mit maximaler Leistung

In den letzten Monaten habe ich mich nebenbei auch tiefer mit Raketendesign und Raketenbau (beides natürlich im Modellmaßstab) beschäftigt, dort versuche ich grade die Elektronikgröße zur Höhen- und Beschlenigungsermittlung möglichst kein zu gestallten – mein Ziel in dem Projekt ist es, kleine Raketen mit (vergleichsweise) starken Raketenmotoren zu bauen. So nehmen die Raketenmotoren mehr als 4/5 des Gewichtes der Rakete ein, höhen von 400-600 Metern sollten damit möglich sein. Da die Faustregel, dass Raketen mit kleinerer Masse höher inital Beschleunigen auch in diesen kleinen Maßstäben gilt, rechne ich mit Beschleunigungen von bis zu 60 g, also der 100-Fachen Erdbeschleunigung (damit werden 100 km/h in 0,05 Sekunden erreicht, Menschen überleben circa 5-8 g kurzfristig).

Ein erster Test des Raketenstartsystems im Januar 2021

Projekt Punkt

Über ein Projekt, was grade überproportional viel Zeit schluckt, über das ich aber bisher nichts verraten will, bereitet mir auch seit ein paar Wochen viel Arbeit. Nur so viel: Es ist mal etwas ganz anderes, was in eine andere Richtung meiner bisherigen Unternehmungen geht, worauf ich mich aber trotzdem schon freue.