Curs de pregatire AI și Digital Twins în rețelele 6G

Fundamente: Convergența Digital Twins și 6G

• Concepte de digital twin aplicate rețelelor de telecomunicații
• Clase de servicii 6G și cerințe care motivează utilizarea twin-urilor
• Surse de date, niveluri de fidelitate și gestionarea ciclului de viață al twin-ului

Modelarea componentelor și mediilor 6G

• Reprezentarea elementelor RAN, fronthaul/midhaul/backhaul și edge compute în modelele twin
• Considerații privind modelarea canalului, propagării și THz/mmWave
• Granularitatea temporală și sincronizarea dintre straturile digitale și fizice

Arhitecturi de simulare și co-simulare

• Simulare standalone vs. co-simulare cu telemetrie de rețea reală
• Toolchains Ns-3, Unity și emulare pentru testare integrată
• Strategii de scalabilitate pentru scenarii twin de mare anvergură

Tehnici de optimizare AI-native

• Învățare supraveghedă și reinforcement learning pentru gestionarea resurselor radio
• Învățare online, transfer learning și adaptarea domeniului pentru transferul twin-to-field
• Workflow-uri de control closed-loop și pattern-uri de deploy al politicilor

Telemetrie în timp real, inferență și bucle de feedback

• Arhitecturi de streaming telemetrie și plasarea inferenței cu latență redusă
• Comparația trade-off-urilor între inferență edge și cloud și partajarea modelului
• Proiectarea buclelor de feedback sigure și a controalelor human-in-the-loop

Fidelitate, validare și cuantificarea incertitudinii în Digital Twins

• Metrici pentru acuratețea twin-ului și metodologii de validare
• Tehnici pentru cuantificarea și atenuarea incertitudinii modelului
• Folosirea digital twins pentru verificarea SLA și asigurarea performanței

Orchestrare, automatizare și operațiuni conduse de intenție

• Integrarea twin-urilor cu planurile de orchestrare și API-urile intent-based
• Pipelines CI/CD și de testare pentru modelele twin și artifact-urile ML
• Motori de politici și strategii de remediere automatizată

Securitate, confidențialitate și încredere în rețelele cu suport de Twin

• Governanța datelor, modelarea cu preservarea confidențialității și abordări federate de twin
• Modele de amenințare pentru sincronizarea twin-urilor și integritatea modelului
• Auditare, proveniență și explicabilitate pentru deciziile conduse de AI

Studii de caz și aplicații de domeniu

• Automatizarea industrială și digital twins rețele pentru manufacturare
• Mobilitate, sisteme autonome și validarea serviciilor XR
• Exemple operaționale de mentenanță predictivă și planificare a capacității

Laboratoare practice și mini-proiect

• Construirea unui digital twin la scară mică pentru un segment RAN folosind ns-3 și un motor de vizualizare
• Învățarea unui model ML ușor pentru detectarea anomaliilor folosind date generate de twin
• Implementarea unui test closed-loop: telemetrie → inferență model → schimbare de politică în simulare

Sinteza și pașii următori