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課程簡介

基礎:數位孿生與6G融合

  • 應用於電信網絡的數位孿生概念
  • 推動孿生使用的6G服務類別及要求
  • 數據來源、保真度等級及孿生生命週期管理

6G組件與環境建模

  • 在孿生模型中表示RAN元素、前傳/中傳/後傳及邊緣計算
  • 頻道、傳播及THz/mmWave建模考量
  • 數位與實體層之間的時間粒度與同步

仿真與共同仿真架構

  • 獨立仿真與結合實時網絡遥測的共同仿真的比較
  • 用於整合測試的Ns-3、Unity及模擬工具鏈
  • 大規模孿生場景的可擴展策略

AI原生優化技術

  • 用於無線電資源管理的監督式及強化學習
  • 用於孿生至現場遷移的在線學習、遷移學習及領域適應
  • 閉環控制工作流及政策部署模式

實時遥測、推理與反饋迴路

  • 串流遥測架構與低延遲推理放置
  • 邊緣與雲端推理的權衡及模型分割
  • 設計安全的反饋迴路及人機結合控制

數位孿生保真度、驗證與不確定性量化

  • 孿生準確性的指標及驗證方法論
  • 量化及減輕模型不確定性的技術
  • 使用數位孿生進行SLA驗證及性能確保

調度、自動化與意圖驅動運營

  • 將孿生整合至調度平面及基於意圖的API
  • 孿生模型及ML工件的CI/CD及測試管線
  • 政策引擎及自動化補救策略

孿生使能網絡中的安全、隱私與信任

  • 數據治理、隐私保護建模及聯邦孿生方法
  • 孿生同步及模型完整性的威脅模型
  • AI驅動決策的審核、溯源及可解釋性

案例研究與領域應用

  • 工業自動化及製造業的網絡化數位孿生
  • 移動性、自主系統及XR服務驗證
  • 預測性維護及容量規劃的運營實例

實作實驗室與迷你項目

  • 使用ns-3及可視化引擎構建RAN片段的微型數位孿生
  • 使用孿生生成的數據訓練輕量級ML模型以進行異常檢測
  • 實施閉環測試:遥測 → 模型推理 → 模擬中的政策變更

總結與後續步驟

最低要求

  • 電信網絡、RAN或核心網絡工程的經驗
  • 熟悉模擬工具或網絡仿真
  • 具備Python工作知識及基本機器學習概念

受眾

  • 專注於下一代網絡的電信工程師及網絡架構師
  • 從事網絡優化及數位孿生應用的AI/ML工程師
  • 探索6G應用場景的研究工程師及模擬專家
 21 小時

人數


每位參與者的報價

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