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Schulungsübersicht
Grundlagen: Digitale Zwillinge und Konvergenz mit 6G
- Konzepte von Digitalen Zwillingen im Kontext telekommunikationsnetzwerkerischer Anwendungen
- 6G-Dienstklassen und Anforderungen, die den Einsatz von Zwillingen motivieren
- Datenquellen, Treuegrade (Fidelity) und Management des Zwilling-Lebenszyklus
Modellierung von 6G-Komponenten und Umgebungen
- Darstellung von RAN-Elementen, Fronthaul/Midhaul/Backhaul sowie Edge-Compute in Zwillingmodellen
- Überlegungen zur Kanal-, Ausbreitungs- und THz/mmWave-Modellierung
- Zeitliche Granularität und Synchronisation zwischen digitalen und physischen Schichten
Simulations- & Co-Simulationsarchitekturen
- Autonome Simulation versus Co-Simulation mit realer Netzwerk-Telemetrie
- Ns-3, Unity und Emulation-Toolchains für integrierte Tests
- Skalierungsstrategien für Grossraum-Zwillingsszenarien
KI-natürliche Optimierungstechniken
- Überwachtes und bestärkendes Lernen für das Funk-Ressourcenmanagement
- Online-Lernen, Transfer Learning und Domain Adaptation für den Transfer von Zwilling in die Realität
- Arbeitsabläufe der geschlossenen Steuerung (Closed-loop Control) und Muster zur Richtliniendeployierung
Echtzeit-Telemetrie, Inferenz und Feedback-Schleifen
- Architekturen für Streaming-Telemetrie und Latenzarme Platzierung der Inferenz
- Trade-offs zwischen Edge- und Cloud-Inferenz sowie Modellpartitionierung
- Entwurf sicherer Feedback-Schleifen und Human-in-the-Loop-Steuerungen
Digitale-Zwilling-Treue, Validierung & Unsicherheitsquantifizierung
- Metriken für Zwillingstreue und Validierungsmethodologien
- Techniken zur Quantifizierung und Minderung von Modellunsicherheit
- Einsatz von Digitalen Zwillingen zur SLA-Verifikation und Leistungs sicherstellung
Orchestrierung, Automatisierung & Intent-gesteuerte Operationen
- Integration von Zwillingen mit Orchestrierungsebenen und intent-basierten APIs
- CI/CD- und Testing-Pipelines für Zwillingmodelle und ML-Artefakte
- Policy Engines und automatisierte Remediation-Strategien
Sicherheit, Privatsphäre & Vertrauen in zwillingsaktivierten Netzwerken
- Datengovernance, privatsphärenschonende Modellierung und federated-twin-Ansätze
- Threat Models für Zwillingssynchronisation und Modellintegrität
- Auditing, Provenienz und Erklärbarkeit (Explainability) KI-gestützter Entscheidungen
Fallstudien und Domänenanwendungen
- Industrielle Automatisierung und vernetzte Digitale Zwillinge für die Fertigung
- Mobilität, autonome Systeme und Validierung von XR-Diensten
- Betriebliche Beispiele für prädiktive Wartung und Kapazitätsplanung
Praktische Labs und Mini-Projekt
- Aufbau eines kleinskaligen Digitalen Zwillings einer RAN-Sektion mittels ns-3 und einer Visualisierungs-Engine
- Training eines leichtgewichtigen ML-Modells zur Anomalieerkennung unter Nutzung von Zwilling-generierten Daten
- Implementierung eines Closed-Loop-Tests: Telemetrie → Model-Inferenz → Richtliniänderung in der Simulation
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Telekommunikationsnetzwerktechnik, RAN- oder Core-Netzwerk-Engineering
- Vertrautheit mit Simulationswerkzeugen oder Netzwerkemulation
- Praktische Kenntnisse in Python und grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens
Zielgruppe
- Telekommunikationsingenieure und Netzwerkarchitekten, die sich auf Next-Generation-Netze konzentrieren
- KI-/ML-Ingenieure, die an der Netzwerkoptimierung und Digital-Twin-Anwendungen arbeiten
- Forschungsingenieure und Simulationsspezialisten, die 6G-Anwendungsfälle erkunden
21 Stunden