Das Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung von Phased-Array-Antennen für den Automobilbereich, die als Teil einer Klebefolie auf Fahrzeugoberflächen aufgebracht werden können. Um den speziellen Anforderungen an die Antennengeometrie gerecht zu werden, soll der Entwurf der Antennenstrukturen durch künstliche Intelligenz unterstützt werden.

Die Zwei-Wege-Kommunikation zwischen Automobilen und Satelliten stellt besondere Herausforderungen dar: Da sich beide Kommunikationspartner ständig in Bewegung befinden, muss die Antennentechnik im Fahrzeug Signale in verschiedene Richtungen senden und diese Ausrichtung schnell anpassen können. Gleichzeitig muss die starke Direktionalität der Aussendungen erhalten bleiben, um die erforderliche Übertragungsleistung möglichst gering zu halten. Mechanisch ausgerichtete, drehbar montierte Antennen können die hohen Anforderungen an Präzision und Geschwindigkeit nicht ausreichend erfüllen. Stattdessen ermöglichen Phased-Array-Antennen durch Beamforming eine sehr schnelle und präzise Ausrichtung der Signale.

Um diese Antennen einfach und flexibel in Fahrzeuge integrieren zu können, werden sie auf Trägerfolien aufgebracht, die sich auf beliebige – auch nicht-planare – Oberflächen kleben lassen. Dadurch entstehen zahlreiche mögliche Konstellationen mit unterschiedlichen Übertragungs- und Richteigenschaften. Insbesondere bei gebogenen Antennen in variierenden räumlichen Ausrichtungen sind diese Eigenschaften analytisch nur mit erheblichem mathematischem Aufwand bestimmbar. Daher soll maschinelles Lernen eingesetzt werden, um diese Eigenschaften möglichst genau vorherzusagen.

Die Julius-Maximilians-Universität entwickelt mittels KI-Methoden das Design der Antenne. Basierend darauf erfolgt am Institut für Luft- und Raumfahrttechnik der TU Dresden die konzeptuellen Entwicklung einer mehrschichtigen, multifunktionalen Folie basierend auf Nanomaterialien. Die wird an beiden Institutionen umfangreich getestet.