Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Podstawy: Cyfrowe Bliźniaki i Konwergencja 6G
- Koncepcje cyfrowych bliźniaków zastosowane w sieciach telekomunikacyjnych
- Klasy usług 6G i wymagania motywujące użycie bliźniaków
- Źródła danych, poziomy wierności i zarządzanie cyklem życia bliźniaków
Modelowanie Komponentów i Środowisk 6G
- Reprezentowanie elementów RAN, połączeń fronthaul/midhaul/backhaul i obliczeń brzegowych w modelach bliźniaków
- Uwzględnienie modelowania kanałów, propagacji i częstotliwości THz/mmWave
- Ziarnistość czasowa i synchronizacja między warstwami cyfrowymi a fizycznymi
Architektury Symulacji i Współsymulacji
- Samodzielna symulacja vs współsymulacja z rzeczywistą telemetrią sieciową
- Łańcuchy narzędzi Ns-3, Unity i emulacji do zintegrowanych testów
- Strategie skalowalności dla scenariuszy na dużą skalę
Techniki Optymalizacji Oparte na Sztucznej Inteligencji
- Nadzorowane i z uczeniem wzmocnionym zarządzanie zasobami radiowymi
- Uczenie online, transferowe i adaptacja dziedzinowa dla przenoszenia z bliźniaka do rzeczywistości
- Pracą w pętli zamkniętej i wzorce wdrażania polityk
Telemetria w Czasie Rzeczywistym, Wnioskowanie i Pętle Zwrotne
- Architektury strumieniowej telemetrii i umiejscowienie wnioskowania o niskim opóźnieniu
- Kompromisy między wnioskowaniem na brzegu a w chmurze oraz podział modelu
- Projektowanie bezpiecznych pętli zwrotnych i kontroli z udziałem człowieka
Wierność Cyfrowych Bliźniaków, Walidacja i Kwantyfikacja Niepewności
- Metryki dokładności bliźniaków i metody walidacji
- Techniki kwantyfikacji i łagodzenia niepewności modelu
- Wykorzystanie cyfrowych bliźniaków do weryfikacji SLA i zapewnienia wydajności
Orkiestracja, Automatyzacja i Operacje Sterowane Intencjami
- Integracja bliźniaków z płaszczyznami orkiestracji i API opartymi na intencjach
- Potoki CI/CD i testowania dla modeli bliźniaków i artefaktów ML
- Silniki polityk i strategie automatycznego naprawiania
Bezpieczeństwo, Prywatność i Zaufanie w Sieciach z Cyfrowymi Bliźniakami
- Zarządzanie danymi, modelowanie chroniące prywatność i podejścia federacyjne dla bliźniaków
- Modele zagrożeń dla synchronizacji bliźniaków i integralności modelu
- Audyt, pochodzenie i wyjaśnialność decyzji opartych na AI
Studia Przypadków i Zastosowania w Dziedzinach
- Automatyzacja przemysłowa i cyfrowe bliźniaki w produkcji
- Mobilność, systemy autonomiczne i walidacja usług XR
- Praktyczne przykłady predykcyjnego utrzymania i planowania pojemności
Praktyczne Laboratoria i Mini-Projekt
- Budowanie małego cyfrowego bliźniaka segmentu RAN przy użyciu ns-3 i silnika wizualizacji
- Trenowanie lekkiego modelu ML do wykrywania anomalii przy użyciu danych z bliźniaka
- Implementacja testu w pętli zamkniętej: telemetria → wnioskowanie modelu → zmiana polityki w symulacji
Podsumowanie i Kolejne Kroki
Wymagania
- Doświadczenie w telekomunikacji, inżynierii sieci RAN lub sieci szkieletowej
- Znajomość narzędzi symulacyjnych lub emulacji sieci
- Podstawowa znajomość Pythona i koncepcji uczenia maszynowego
Grupa docelowa
- Inżynierowie telekomunikacji i architekci sieci skupieni na sieciach nowej generacji
- Inżynierowie AI/ML pracujący nad optymalizacją sieci i aplikacjami cyfrowych bliźniaków
- Inżynierowie badawczy i specjaliści od symulacji badający przypadki użycia 6G
21 godzin