Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Fundamente: Digital Twins și Convergența 6G
- Concepte de digital twin aplicate rețelelor de telecomunicații
- Clase de servicii 6G și cerințe care motivează utilizarea digital twin
- Surse de date, niveluri de fidelitate și gestionarea ciclului de viață al digital twin
Modelarea Componentelor și Mediilor 6G
- Reprezentarea elementelor RAN, fronthaul/midhaul/backhaul și edge compute în modele twin
- Considerații de modelare a canalului, propagării și THz/mmWave
- Granularitate temporală și sincronizare între straturile digitale și fizice
Arhitecturi de Simulare și Co-simulare
- Simulare independentă vs co-simulare cu telemetrie de rețea reală
- Ns-3, Unity și toolchain-uri de emulare pentru testare integrată
- Strategii de scalabilitate pentru scenarii twin la scară largă
Tehnici de Optimizare Native AI
- Învățare supervizată și prin întărire pentru gestionarea resurselor radio
- Învățare online, transfer de învățare și adaptare de domeniu pentru transferul twin-to-field
- Fluxuri de lucru de control în buclă închisă și modele de implementare a politicilor
Telemetrie în Timp Real, Inferență și Bucle de Feedback
- Arhitecturi de telemetrie în flux și plasarea inferenței cu latență scăzută
- Compromisuri între inferența la margine și în cloud și partiționarea modelelor
- Proiectarea buclelor de feedback sigure și controale cu om în buclă
Fidelitate, Validare și Cuantificare a Incertitudinii în Digital Twin
- Metrici pentru acuratețea digital twin și metodologii de validare
- Tehnici de cuantificare și atenuare a incertitudinii modelelor
- Utilizarea digital twin pentru verificarea SLA și asigurarea performanței
Orchestrare, Automatizare și Operațiuni Bazate pe Intenții
- Integrarea digital twin cu planuri de orchestră și API-uri bazate pe intenții
- Pipeline-uri CI/CD și testare pentru modele twin și artefacte ML
- Motoare de politică și strategii de remediere automată
Securitate, Confidențialitate și Încredere în Rețele Activate de Digital Twin
- Guvernanța datelor, modelarea care păstrează confidențialitatea și abordări federate de digital twin
- Modele de amenințare pentru sincronizarea digital twin și integritatea modelelor
- Audit, proveniență și explicabilitate pentru deciziile bazate pe AI
Studii de Caz și Aplicații de Domeniu
- Automatizare industrială și digital twin conectate pentru fabricație
- Mobilitate, sisteme autonome și validare a serviciilor XR
- Exemple operaționale de întreținere predictivă și planificare a capacității
Laboratoare Practice și Mini-Proiect
- Construirea unui digital twin la scară mică a unui segment RAN folosind ns-3 și un motor de vizualizare
- Antrenarea unui model ML ușor pentru detectarea anomaliilor folosind date generate de digital twin
- Implementarea unui test în buclă închisă: telemetrie → inferență model → modificare politică în simulare
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență în rețele de telecomunicații, inginerie RAN sau rețea de bază
- Familiaritate cu instrumente de simulare sau emulare de rețea
- Cunoaștere de bază a Python și a conceptelor de învățare automată
Publicul țintă
- Ingineri de telecomunicații și arhitecți de rețea axați pe rețele de nouă generație
- Ingineri AI/ML care lucrează la optimizarea rețelelor și aplicații de digital twin
- Ingineri de cercetare și specialiști în simulare care explorează cazuri de utilizare 6G
21 Ore
