План на курса

Основи: Цифрови двойници и конвергенция на 6G

  • Концепции на цифрови двойници, приложени в телекомуникационните мрежи
  • Класове на услуги 6G и изискванията, които определят употребата на двойници
  • Източници на данни, ниво на детайл и управление на жизнения цикъл на двойниците

Моделиране на компоненти и околнини 6G

  • Представяне на елементи RAN, фронтхол/мидхол/бекхол и изчисления на ръбовете в модели на двойници
  • Разглеждания за моделация на каналите, пропагацията и THz/mmWave
  • Временна гранулярност и синхронизация между цифровата и физическата слой

Симулация & съвместна симулация архитектури

  • Самостоятелна симулация спрямо съвместна симулация с реално телеметрично данни
  • Ns-3, Unity и инструменти за емулация за интегрирано тестиране
  • Стратегии за мащабиране на големими сценарии с двойници

Техники AI-Native оптимизация

  • Управлявано и подкрепено машинно учение за управление на радиови ресурси
  • Онлайн учене, пренос на ученето и адаптация в домейн при прехвърлянето от двойница към полета
  • Работни процеси за управление на затворени цикли и патерни за разпространяване на политики

Реално телеметрични данни, инференция и обратна връзка

  • Архитектури за потоково събиране на телеметрични данни и разположение на ниско-латентната инференция
  • Торговски компромиси между инференцията в ръбовете и облака, както и разделението на моделите
  • Дизайнване на безопасни обратни връзки и контроли с човешко участие (human-in-the-loop)

Точност, валидиране и квантитативна несигурност на цифровите двойници

  • Метрики за точността на двойниците и методологии за валидиране
  • Техники за квантитативно оценяване и намаление на несигурността в моделите
  • Използване на двойници за проверка на SLA и гарантиране на перформанса

Оркестрация, автоматизация и операции с намерение

  • Интегриране на двойници в оркестрационни планове и API за управление по намерения (intent-based)
  • CI/CD и тестови пайплайнове за модели на двойници и ML артефакти
  • Политически движители и стратегии за автоматично коригиране

Безпощадност, поверителност и доверие в мрежите с двойници

  • Управление на данни, моделиране с запазване на поверителността и федерирани подходи за двойници
  • Модели за угроза при синхронизацията на двойниците и цялостната целостност на моделите
  • Аудит, происхождение (provenance) и пояснения за решенията, подкрепени от AI

Кейсове и доменни приложения

  • Индустриална автоматизация и мрежови двойници за производство
  • Мобилност, автономни системи и валидиране на услуги XR
  • Оперативни примери за прогнозно поддържане и планиране на капацитет

Практически лаборатории и минипроект

  • Създаване на малко-масштабен цифров двойник на сегмент RAN, използвайки ns-3 и визуализационен мотор
  • Обучение на лек МЛ модел за детекция на аномалии, използвайки данни от двойницата
  • Имплементация на тест в затворен цикъл: телеметрия → инференция на модела → промяна на политика в симулацията

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит в телекомуникационни мрежи, RAN или инженеринг на основната мрежа
  • Запознатост със симулятори или емулация на мрежи
  • Практически познания в Python и основни концепции за машинно учение (ML)

Публика

  • Телекомуникационни инженери и архитекти на мрежи, които се занимават с следващата генерация от мрежи
  • Инженери AI/ML, работещи върху оптимизация на мрежите и приложения на цифрови двойници
  • Изследователски инженери и специалисти по симулации, изучаващи употреби на 6G
 21 Часове

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории