Internet-of-Things-Beispielanwendung: Connected Flipper

In unserem internen Projekt, hatten wir eine besondere Herausforderung: ein altes, uranaloges Produkt, einen Flipperautomaten aus dem Jahr 1987, mit moderner Technologie vernetzen und somit das Konzept des Internet of Things (IoT) greifbar machen. Ziel war es, Daten zu erheben und prädiktive Modelle für das Spiel zu entwickeln.

Um die Herausforderung zu meistern, haben wir uns für eine Lösung entschieden, die auf der Verwendung von Raspberry Pis, Kamera und Machine Learning Algorithmen basierte. Durch den Einsatz von zwei Raspberry Pis konnte der Flipper mit verschiedenen Sensoren und Aktoren vernetzt werden, um Daten in Echtzeit zu erfassen. Eine Kamera wurde hinzugefügt, um unstrukturierte Bilddaten aufzunehmen, die den aktuellen Spielstand anzeigen. Anschließend wurde Machine Learning eingesetzt, um prädiktive Modelle zu entwickeln und maßgeschneiderte D3-Visualisierungen zu erstellen, die die Spielverläufe analysieren und darstellen.

Das Ergebnis war beeindruckend: Das Spiel am Flipper wurde in Echtzeit auf zwei Monitoren visualisiert und eine Mustererkennung identifizierte den aktuellen Spielstand auf Basis der aufgenommenen Bilddaten. Das Team erhielt somit eine neue Möglichkeit, um mit moderner Technologie das Internet of Things zu erforschen und Datenanalyse-Methoden anzuwenden. Das Projekt veranschaulicht, wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning eingesetzt werden können, um auch auf vermeintlich altmodischen Geräten innovative Anwendungen zu entwickeln.

Um das Projekt umzusetzen, haben wir Python als Programmiersprache und TensorFlow als Machine Learning Framework eingesetzt. Die Kombination aus diesen Technologien ermöglichte es uns, die Daten des Flipperautomaten effektiv zu verarbeiten und prädiktive Modelle zu entwickeln.

Insgesamt zeigt das Projekt, wie innovative Technologien wie IoT und Künstliche Intelligenz genutzt werden können, um neue Möglichkeiten der Datenanalyse zu erschließen und Unternehmen in ihrem Wachstum zu unterstützen.

Dieses Beispiel zeigt, wie das Konzept des Internet of Things durch die Zusammenarbeit mit unserem Unternehmen greifbar gemacht werden kann. Die Kombination aus Raspberry Pis, Machine Learning Algorithmen und D3-Visualisierungen ermöglichte es uns, prädiktive Modelle zu entwickeln und Daten in Echtzeit zu erfassen. Das Ergebnis ist eine innovative Anwendung, die zeigt, wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning auch auf alten Geräten wie einem Flipperautomaten eingesetzt werden können.

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