Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Основи: Цифрови близнаци и конвергенция с 6G

  • Концепции за цифрови близнаци, приложени в телекомуникационните мрежи
  • Класове услуги и изисквания на 6G, които мотивират използването на близнаци
  • Източници на данни, нива на достоверност и управление на жизнения цикъл на близнака

Моделиране на 6G компоненти и среди

  • Представяне на RAN елементи, fronthaul/midhaul/backhaul и гранични изчисления в моделите на близнаци
  • Съображения при моделиране на канали, разпространение и THz/mmWave
  • Времева детайлност и синхронизация между цифровия и физическия слой

Симулационни и съвместни симулационни архитектури

  • Самостоятелна симулация срещу съвместна симулация с реална мрежова телеметрия
  • Ns-3, Unity и емулационни инструменти за интегрирано тестване
  • Стратегии за мащабируемост при широкомащабни сценарии с близнаци

AI-ориентирани техники за оптимизация

  • Обучение с учител и обучение с подсилване за управление на радиоресурсите
  • Онлайн обучение, трансферно обучение и адаптиране на домейни за пренос от близнак към реална среда
  • Работни потоци за контрол в затворен цикъл и модели за внедряване на политики

Телеметрия в реално време, инференция и обратни връзки

  • Архитектури за поточна телеметрия и разполагане на инференция с ниска латентност
  • Компромиси между инференция в граничната среда и в облака и разделяне на модели
  • Проектиране на безопасни обратни връзки и контрол с човешко участие

Достоверност на цифровия близнак, валидиране и количествено определяне на несигурността

  • Метрики за точност на близнака и методологии за валидиране
  • Техники за количествено определяне и смекчаване на несигурността на модела
  • Използване на цифрови близнаци за верификация на SLA и гарантиране на производителността

Оркестриране, автоматизация и операции, управлявани от намерения

  • Интегриране на близнаци с оркестрационни слоеве и API, базирани на намерения
  • CI/CD и тестови конвейери за модели на близнаци и ML артефакти
  • Машини за политики и стратегии за автоматизирано отстраняване на проблеми

Сигурност, поверителност и доверие в мрежи с активирани близнаци

  • Управление на данни, моделиране с опазване на поверителността и подходи с федеративни близнаци
  • Модели на заплахи за синхронизацията на близнаци и целостта на моделите
  • Одит, проследимост на произхода и обяснимост на решенията, задвижвани от AI

Казуси и домейн приложения

  • Индустриална автоматизация и мрежови цифрови близнаци за производство
  • Мобилност, автономни системи и валидиране на XR услуги
  • Оперативни примери за предсказуема поддръжка и планиране на капацитета

Практически лабораторни упражнения и мини-проект

  • Изграждане на малък цифров близнак на RAN сегмент с помощта на ns-3 и машина за визуализация
  • Обучение на лек ML модел за откриване на аномалии с помощта на данни, генерирани от близнак
  • Внедряване на тест в затворен цикъл: телеметрия → инференция на модела → промяна на политиката в симулация

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит в телекомуникационните мрежи, инженерството на RAN или ядрото на мрежата.
  • Запознатост със симулационни инструменти или мрежова емулация.
  • Практически познания по Python и основни концепции за машинно обучение.

Аудитория

  • Телекомуникационни инженери и мрежови архитекти, фокусирани върху мрежи от следващо поколение.
  • AI/ML инженери, работещи върху мрежова оптимизация и приложения на цифрови близнаци.
  • Инженери-изследователи и специалисти по симулации, изследващи сценарии за употреба на 6G.
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории