KI und Digital Twins in 6G-Netzen Schulung

Grundlagen: Konvergenz von Digital Twins und 6G

• Konzepte von Digital Twins, angewendet auf Telekommunikationsnetze
• 6G-Serviceklassen und -anforderungen, die den Einsatz von Twins motivieren
• Datensquellen, Fidelity-Stufen und Lebenszyklus-Management von Twins

Modellierung von 6G-Komponenten und Umgebungen

• Darstellung von RAN-Elementen, Fronthaul-/Midhaul-/Backhaul und Edge-Compute in Twin-Modellen
• Berücksichtigung von Kanal-, Ausbreitungs- und THz-/mmWave-Modellierung
• Zeitliche Granularität und Synchronisation zwischen digitalen und physischen Schichten

Simulations- und Co-Simulations-Architekturen

• Unabhängige Simulation im Vergleich zu Co-Simulation mit echter Netz-Telemetrie
• Ns-3, Unity und Emulations-Toolchains für integrierte Tests
• Strategien zur Skalierbarkeit für großskalige Twin-Szenarien

KI-native Optimierungsverfahren

• Aufgesichtet und verstärkendes Lernen für die Funkressourcenverwaltung
• Online-Lernen, Transfer-Lernen und Domänenanpassung für die Übertragung von Twin zu Feld
• Workflows für geschlossene Regelkreise und Muster für die Politikbereitstellung

Echtzeit-Telemetrie, Inferenz und Rückkopplungsschleifen

• Streaming-Telemetrie-Architekturen und Platzierung von Inferenz mit geringer Latenz
• Vorteile und Nachteile von Edge- gegenüber Cloud-Inferenz und Modellpartitionierung
• Entwicklung sicherer Rückkopplungsschleifen und menschlich-gesteuerter Kontrollen

Digital-Twin-Fidelity, Validierung und Unsicherheitsquantifizierung

• Metriken für die Genauigkeit von Twins und Validierungsmethoden
• Techniken zur Quantifizierung und Minderung von Modellunsicherheit
• Einsatz von Digital Twins zur SLA-Verifizierung und Leistungsabsicherung

Orchestrierung, Automatisierung und intention-getriebene Betrieb

• Integration von Twins mit Orchestrierungsebenen und intentionsbasierten APIs
• CI/CD- und Testpipelines für Twin-Modelle und ML-Artefakte
• Politik-Engines und automatisierte Beseitigungsstrategien

Sicherheit, Datenschutz und Vertrauen in twin-gestützten Netzen

• Datenverwaltung, datenschutzschützende Modellierung und föderale Twin-Ansätze
• Gefahrenmodelle für die Twin-Synchronisation und die Integrität von Modellen
• Auditing, Herkunft und Erklärbarkeit für KI-gestützte Entscheidungen

Fallstudien und domänenspezifische Anwendungen

• Industrieautomatisierung und vernetzte Digital Twins für die Fertigung
• Mobilität, autonome Systeme und XR-Service-Validierung
• Betriebsbeispiele für vorausschauende Instandhaltung und Kapazitätsplanung

Praktische Laborübungen und Mini-Projekt

• Aufbau eines kleinmaßstäblichen Digital Twins eines RAN-Segments unter Verwendung von ns-3 und einer Visualisierungseinheit
• Ausbildung eines leichten ML-Modells für die Anomalieerkennung unter Verwendung von twin-generierten Daten
• Implementierung eines geschlossenen Regelkreis-Tests: Telemetrie → Modell-Inferenz → Politikänderung in der Simulation

Zusammenfassung und nächste Schritte