from gehtgut
Mit KI zur HB9CV-Antenne – ein kleiner Erfahrungsbericht
Dieser Tage bin ich auf ein YouTube-Video von Heinz gestoßen (Funkamateuren wohl bekannt), in dem er das Rothammel-Antennenbuch als PDF auf einem Bildschirm durchblätterte. Das hat sofort mein Bastlerherz angesprochen.
Ich machte mich auf die Suche – und wurde fündig: Auflage 12 des Rothammels, als PDF mit satten 995 Seiten und rund 180 MB Dateigröße. Mein Gedanke: Warum nicht diese Antennenbibel mit KI analysieren lassen?
🔧 Vorbereitung: Rothammel + ChatGPT
Der Plan war, das PDF in ChatGPT (Plus) hochzuladen. Der kostenpflichtige Plan (ca. 20 $ im Monat) erlaubt das Hochladen von PDFs, allerdings mit einer Größenbeschränkung von 20 MB pro Datei. Ich habe die Datei daher in 11 Teile à ~15 MB gesplittet. Der Upload klappte problemlos.
🗣️ Die magische Frage
Nachdem alles bereit war, stellte ich der KI ganz direkt die Frage:
„Wie baue ich eine HB9CV-Antenne für das 70 cm-Band?“
Die Antwort war beeindruckend – in wenigen Sekunden spuckte ChatGPT eine vollständige Bauanleitung aus, inklusive Bilder:
Maße für die Elemente (33,5 cm Länge)
Elementabstand (12 cm)
Phasenschleifen aus Koaxkabel (2 × 18 cm, korrekt phasenverschoben)
Materialliste und Tipps zum Aufbau
Sogar eine grafische Skizze wurde automatisch generiert:
🚀 Fazit
Ich war positiv überrascht, wie präzise die Antwort war – und das rein auf Basis der Rothammel-Teildateien und einer einfachen Anfrage. Der Bau der Antenne verlief problemlos, das SWR lag bei ca. 1,2 auf 432 MHz, und die Richtwirkung war sofort spürbar.
Für mich zeigt dieses kleine Experiment, dass klassisches Fachwissen und moderne KI wunderbar zusammenarbeiten können – besonders im Selbstbau und bei Projekten, bei denen man „schnell zum Punkt“ kommen möchte.