課程簡介

基礎:數字孿生與6G融合

  • 應用於電信網絡的數字孿生概念
  • 推動數字孿生使用的6G服務類別和需求
  • 數據源、保真度級別和孿生生命週期管理

建模6G組件和環境

  • 在孿生模型中表示RAN元素、前傳/中傳/回傳和邊緣計算
  • 信道、傳播和THz/mmWave建模考慮因素
  • 數字層與物理層之間的時間粒度和同步

模擬與協同模擬架構

  • 獨立模擬與真實網絡遙測的協同模擬
  • 用於集成測試的Ns-3、Unity和仿真工具鏈
  • 大規模孿生場景的可擴展性策略

AI原生優化技術

  • 用於無線電資源管理的監督學習和強化學習
  • 用於孿生到現場轉移的在線學習、遷移學習和領域適應
  • 閉環控制工作流程和策略部署模式

即時遙測、推理和反饋循環

  • 流式遙測架構和低延遲推理部署
  • 邊緣與雲端推理的權衡和模型分區
  • 設計安全反饋循環和人在環控制

數字孿生保真度、驗證與不確定性量化

  • 孿生準確性的指標和驗證方法
  • 量化和緩解模型不確定性的技術
  • 使用數字孿生進行SLA驗證和性能保證

編排、自動化與意圖驅動操作

  • 將孿生與編排平面和基於意圖的API集成
  • 孿生模型和ML工件的CI/CD和測試管道
  • 策略引擎和自動化修復策略

數字孿生網絡中的安全性、隱私與信任

  • 數據治理、隱私保護建模和聯邦孿生方法
  • 孿生同步和模型完整性的威脅模型
  • AI驅動決策的審計、溯源和可解釋性

案例研究與領域應用

  • 工業自動化和聯網數字孿生在製造業中的應用
  • 移動性、自主系統和XR服務驗證
  • 預測性維護和容量規劃的操作實例

實踐實驗室與小型項目

  • 使用ns-3和可視化引擎構建RAN片段的數字孿生模型
  • 使用孿生生成的數據訓練輕量級ML模型進行異常檢測
  • 實現閉環測試:遙測→模型推理→模擬中的策略變更

總結與下一步

最低要求

  • 具備電信網絡、RAN或核心網絡工程經驗
  • 熟悉模擬工具或網絡仿真
  • 具備Python和基本機器學習概念的工作知識

受衆

  • 專注於下一代網絡的電信工程師和網絡架構師
  • 從事網絡優化和數字孿生應用的AI/ML工程師
  • 探索6G用例的研究工程師和仿真專家
 21 時間:

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