diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000..b465906
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,86 @@
+# Licht im leeren Nebel
+
+## Überblick
+Experiment **licht_im_leeren_nebel** untersucht die Sichtbarkeit von Licht in einem Medium ohne Streumittel. Es beinhaltet Sensordatenerfassung, Aufzeichnung und Auswertung über separate Software-Komponenten.
+
+**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/licht-im-leeren-nebel-donau2space-experiment/](https://donau2space.de/licht-im-leeren-nebel-donau2space-experiment/)
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+**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/licht_im_leeren_nebel](https://git.donau2space.de/Mika/licht_im_leeren_nebel)
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+### Hinweis
+Alle Inhalte wurden per KI generiert.
+
+Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
+
+## Inhalt des Repositories
+
+### 1. Logger-Skript (`logger`)
+**Art:** python_script  
+**Ziel:** linux-demo  
+**Sprachen:** Python  
+**Zweck:** Erfasst regelmäßig Sensordaten und schreibt sie protokolliert in Logdateien.
+
+**API-Funktion:**
+- **start_logging(interval, duration)** → gibt den Pfad der erzeugten Logdatei zurück.
+
+**Datenstruktur:**
+- **LogEntry (JSON)**
+  - timestamp
+  - led_id
+  - lumens
+  - peak_wavelength
+  - latitude
+  - longitude
+
+### 2. Datenvisualisierung (`data_visualization`)
+**Art:** web_ui  
+**Ziel:** web  
+**Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript  
+**Zweck:** Webanwendung zur grafischen Auswertung der Loggerdaten.
+
+**API-Funktion:**
+- **fetch_data(log_file_path)** → lädt Messdaten aus der Logdatei.
+
+**Routen:**
+- `GET /data` → liefert Loggerdaten für die Darstellung im Frontend.
+
+### 3. Experimentbericht (`experiment_report`)
+**Art:** doc_only  
+**Ziel:** mixed  
+**Zweck:** Dokumentation von Aufbau, Messergebnissen und Erkenntnissen.
+
+## Voraussetzungen (Webserver)
+Für die Webanwendung wird ein Standard-Webserver mit Unterstützung für statische Dateien (HTML, JS, CSS) benötigt. Python 3.x wird zum Ausführen des Logger-Skripts vorausgesetzt.
+
+## Installation & Nutzung
+
+### Installation Python-Logger
+- Python 3.x installieren
+- Repository klonen oder entpacken
+- Abhängigkeiten mit `pip install -r requirements.txt` (falls vorhanden) installieren
+- Logger starten: `python logger.py`
+
+Parameter können im Skript oder über Umgebungsvariablen angepasst werden.
+
+### Start der Webanwendung
+- Webserver im `data_visualization`-Verzeichnis starten (z. B. `python -m http.server`)
+- Browser öffnen und `http://localhost:8000` aufrufen
+
+## Typische Use-Cases
+- Aufzeichnen von optischen Messdaten mit Sensorik
+- Darstellung der Messintensität über Zeit oder Position
+- Vergleich von Versuchsdaten über mehrere Durchläufe
+- Erstellen experimenteller Berichte für Lichtausbreitung in streulosen Medien
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+## Struktur & mögliche Erweiterungen
+Das Repository ist modular aufgebaut:
+- `logger/` – Python-Erfassungsskript
+- `data_visualization/` – Weboberfläche zur Datenanalyse
+- `experiment_report/` – Dokumentationsmaterialien
+
+Erweiterungen können über zusätzliche Analyse-Skripte, Datenexportformate oder Schnittstellen zur Sensoransteuerung erfolgen.
+
+## Lizenz
+Dieses Projekt ist unter der **MIT-Lizenz** veröffentlicht.
+
+**Hinweis:** Inhalte wurden automatisiert generiert und bereitgestellt ohne Gewähr. Nutzung erfolgt auf eigene Verantwortung.
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