Curs de pregatire IA și Digital Twins în rețelele 6G

Fundamente: Convergența Digital Twin și 6G

• Conceptele digital twin aplicate rețelelor telecom
• Clasele de servicii și cerințele 6G care motivează utilizarea twin-urilor
• Surse de date, niveluri de fidelitate și gestionarea ciclului de viață al twin-urilor

Modelarea componentelor și mediilor 6G

• Reprezentarea elementelor RAN, fronthaul/midhaul/backhaul și edge compute în modelele twin
• Considerații privind modelarea canalelor, propagării și THz/mmWave
• Granularitatea temporală și sincronizarea dintre straturile digitale și fizice

Arhitecturi de simulare și co-simulare

• Simularea standalone vs. co-simularea cu telemetrie de rețea reală
• Toolchains Ns-3, Unity și de emulare pentru testare integrată
• Strategii de scalabilitate pentru scenarii twin de mare anvergură

Tehnici de optimizare AI-native

• Învățare supraveghemantă și de întărire pentru gestionarea resurselor de radio
• Învățare online, transfer learning și adaptare de domeniu pentru transferul de la twin la teren
• Fluxuri de lucru de control în buclă închisă și tipare de implementare a politicilor

Telemetrie în timp real, inferență și bucle de feedback

• Arhitecturi de telemetrie streaming și plasarea inferenței cu latență scăzută
• Compromisuri între inferența edge și cloud și partiționarea modelului
• Proiectarea buclelor de feedback sigure și a controalelor human-in-the-loop

Fidelitatea, validarea și cuantificarea incertitudinii în Digital Twin

• Metrici pentru acuratețea twin-urilor și metodologii de validare
• Tehnici pentru cuantificarea și atenuarea incertitudinii modelului
• Utilizarea digital twin pentru verificarea SLA-urilor și asigurarea performanței

Orchestare, automatizare și operațiuni intent-driven

• Integrarea twin-urilor cu planele de oricare și API-urile intent-based
• Pipeline-uri CI/CD și de testare pentru modele twin și artifacturi ML
• Motori de politici și strategii de remediere automată

Securitate, confidențialitate și încredere în rețelele cu twin-uri

• Governanța datelor, modelarea cu preservarea confidențialității și abordările federate twin
• Modeluri de amenințare pentru sincronizarea twin-urilor și integritatea modelului
• Audit, proveniență și explicabilitate pentru deciziile guidate de IA

Studii de caz și aplicări de domeniu

• Automatizarea industrială și digital twin-uri pentru manufactură rețele
• Validarea serviciilor de mobilitate, sisteme autonome și XR
• Exemple operaționale de mentenanță predictivă și planificare a capacității

Laburi hands-on și mini-proiect

• Construirea unui digital twin de scară mică a unui segment RAN folosind ns-3 și un motor de vizualizare
• Antrenarea unui model ML ușor pentru detectarea anomalilor folosind date generate de twin
• Implementarea unui test în buclă închisă: telemetrie → inferență model → modificare politică în simulare

Rezumat și pașii următori