Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Grundlagen: Digitale Zwillinge und 6G-Konvergenz
- Konzepte der digitalen Zwillinge in Telekommunikationsnetzen
- 6G-Dienstklassen und Anforderungen, die den Einsatz von Zwillingslösungen motivieren
- Datenquellen, Genauigkeitsgrade und Lebenszyklusmanagement für digitale Zwillinge
Modellierung von 6G-Komponenten und -Umgebungen
- Darstellung von RAN-Elementen, Front-/Mid-/Backhaul und Edge Computing in Zwilling-Modellen
- Überlegungen zur Kanal-, Ausbreitungs- und THz/mmWave-Modellierung
- Zeitliche Granularität und Synchronisation zwischen digitaler und physischer Schicht
Simulation & Co-Simulation-Architekturen
- Einzelner Simulation vs. Co-Simulation mit realer Netzwerk-Telemetrie
- Ns-3, Unity und Emulationswerkzeuge für integrierte Tests
- Skalierungsstrategien für umfangreiche Zwilling-Szenarien
KI-basierte Optimierungstechniken
- Überwachtes und reinforcement learning für die Ressourcenmanagement im Funkbereich (RAN)
- Online-Lernen, Transfer-Lernen und Domänenanpassung für den Transfer von Zwilling-Modellen in den Betrieb
- Workflows für geschlossene Schleifen-Steuerverfahren und Muster zur Bereitstellung von Richtlinien
Echtzeit-Telemetrie, Inferenz und Feedback-Schleifen
- Architekturen für streaming-basierte Telemetrie und Platzierung von low-latency-Inferenz
- Vergleich von Edge- und Cloud-Inferenz, Modellpartitionierung
- Entwurf sicherer Feedback-Schleifen und menschengesteuerte Steuerungselemente
Genauigkeit, Validierung und Unsicherheitsquantifizierung von digitalen Zwillingen
- Metriken für die Genauigkeit von Zwillingsmodellen und Validierungsverfahren
- Techniken zur Quantifizierung und Minderung der Modellunsicherheiten
- Nutzung digitaler Zwillinge für die Überprüfung von SLAs und Leistungsverbesserungen
Orchestrierung, Automatisierung & intendenzbasierte Betriebsvorgänge
- Integration von Zwillingen in Orchestrierungsebenen und intendenzbasierte APIs
- CI/CD- und Testpipelines für Zwilling-Modelle und ML-Artefakte
- Richtlinien-Engines und automatisierte Korrekturstrategien
Sicherheit, Datenschutz & Vertrauen in netzwerkfähigen Zwillingen
- Datengovernance, datenschutzfreundliche Modellierung und federierte Zwillingsansätze
- Bedrohungsszenarien für die Synchronisation von Zwillingen und Modelintegrität
- Auditing, Provenienz und Erklärbarkeit von AI-gesteuerten Entscheidungen
Fallstudien und Domänenanwendungen
- Industrieautomatisierung und netzwerkfähige digitale Zwillinge für die Fertigung
- Mobilität, autonome Systeme und Validierung von XR-Diensten
- Betriebliche Beispiele für vorhersagbare Wartung und Kapazitätsplanung
Praktische Laborübungen und Mini-Projekt
- Erstellung eines kleinen digitalen Zwilling-Segments für RAN unter Verwendung von ns-3 und einer Visualisierungsschnittstelle
- Training eines leichtgewichtigen ML-Modells zur Anomaliedetektion mit von Zwillingen erzeugten Daten
- Implementierung einer geschlossenen Schleife: Telemetrie → Modell-Inferenz → Richtlinienänderung in der Simulation
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in Telekommunikationsnetzen, RAN oder Core Network Engineering
- Vertrautheit mit Simulationswerkzeugen oder Netzemulation
- Praktische Kenntnisse von Python und grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens (ML)
Zielgruppe
- Telekom-Ingenieure und Netzarchitekten, die sich auf next-gen-Netze konzentrieren
- KI/ML-Ingenieure, die sich mit Netzoptimierung und Anwendungen von digitalen Zwillingen befassen
- Forschungsin ingenieure und Simulationsexperten, die 6G-Anwendungsfälle untersuchen
21 Stunden
