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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: