Projektlaufzeit: 01.09.2022 – 31.08.2025

Die Nachfrage der Industrie nach eigenen, lokalen Campus-Netzen nimmt stetig Campus-Netzwerke ermöglichen die sichere und effiziente Kommunikation innerhalb des Unternehmens. Dabei ist es möglich, zusätzliche industriespezifische Funktionen in maßgeschneiderten, auf den jeweiligen Anwender und seine Bedürfnisse zugeschnittenen Konfigurationen zu integrieren.

Derzeit sind noch keine Architekturen und Komponenten für Campus-Netze verfügbar, die die Kosten und Komplexität öffentlicher Netze vermeiden und darüber hinaus Schnittstellen für Zusatzfunktionen bieten. Die derzeit verfügbaren Produkte sind für den Einsatz in Campus-Netzwerken nicht optimal und ineffizient.

Ziel von 6G-CAMPUS ist es, spezielle Komponenten und Systemarchitekturen für den Einsatz in 6G-Campus-Netzen zu untersuchen und zu entwickeln sowie deren Funktionen in realistischen Umgebungen zu testen. Dieser Ansatz wird unter Berücksichtigung der technologischen Souveränität und den besonderen Sicherheitsanforderungen in Campus-Netzen verfolgt.

Merantix Momentum verfolgt in 6G-CAMPUS mehrere Forschungsfragen, die sich in drei verschiedene Bereiche zusammenfassen lassen: Die Erkennung von Objekten und die Rekonstruktion von Szenen im industriellen Kontext, die Detektion von Anomalien und die Verbesserung der Robustheit und Datensicherheit sowie die effiziente Umsetzung der entwickelten Methoden mit gleichzeitig begrenzten Ressourcen.

Merantix Momentum beteiligt sich an der Erforschung, Entwicklung und Evaluation neuartiger Joint Communication and Sensing-Verfahren zur Szenenrekonstruktion und -analyse. Die Umgebung kann dabei mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens auf Basis der Messdaten der Datenkommunikation erfasst werden. Um die Einsatztauglichkeit dieser ML-Methoden nachzuweisen, werden deren Effizienz, Sicherheit sowie Robustheit gegenüber Störfaktoren evaluiert.

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