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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