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Schulungsübersicht
Grundlagen: Konvergenz von Digitalen Zwillingen und 6G
- Konzepte von Digitalen Zwillingen angewendet auf Telekommunikationsnetze
- 6G-Dienstklassen und Anforderungen, die den Einsatz von Zwillingsmodellen begründen
- Datenquellen, Treuegrade (Fidelity) und Management des Lebenszyklus digitaler Zwillinge
Modellierung von 6G-Komponenten und Umgebungen
- Abbildung von RAN-Elementen, Fronthaul/Midhaul/Backhaul und Edge Computing in Zwillingsmodellen
- Aspekte der Kanal-, Ausbreitungs- sowie THz/mmWave-Modellierung
- Zeitliche Granularität und Synchronisation zwischen digitalen und physischen Schichten
Simulations- und Kosimulationsarchitekturen
- Standalone-Simulation im Vergleich zu Kosimulation mit realer Netzwerk-Telemetrie
- Ns-3, Unity und Emulation-Toolchains für integriertes Testing
- Skalierbarkeitsstrategien für großflächige Zwillings-Szenarien
KI-native Optimierungstechniken
- Überwachtes Lernen und Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning) für das Management von Funkressourcen
- Online-Lernen, Transfer Learning und Domänenanpassung für die Übertragung vom Zwillingsmodell in den realen Einsatz (Twin-to-Field)
- Closed-Loop-Control-Arbeitflows und Muster zur Richtlinienbereitstellung (Policy Deployment)
Echtzeit-Telemetrie, Inferenz und Feedback-Schleifen
- Architekturen für Streaming-Telemetrie und Latenzarme Platzierung der Inferenz
- Zielabwägungen zwischen Edge- und Cloud-Inferenz sowie Modellpartitionierung
- Entwurf sicherer Feedback-Schleifen und menschlich gesteuerter Kontrollmechanismen (Human-in-the-Loop)
Treuegrade digitaler Zwillinge, Validierung & Unsicherheitsquantifizierung
- Metriken für die Genauigkeit von Zwillingen und Validierungsmethodologien
- Techniken zur Quantifizierung und Minderung der Modellunsicherheit
- Nutzung digitaler Zwillinge zur SLA-Verifizierung und Leistungssicherstellung
Orchestrierung, Automatisierung & intentsbasierte Operationen
- Integration von Zwillingen mit Orchestrierungsebenen und intentsbasierten APIs
- CI/CD- und Test-Pipelines für Zwillingsmodelle und ML-Artefakte
- Policy Engines und automatisierte Korrekturmaßnahmen (Remediation)
Sicherheit, Datenschutz & Vertrauen in zwillingsgestützten Netzwerken
- Daten-Governance, datenschutzkonforme Modellierung und föderierte Zwillingsansätze
- Bedrohungsszenarien für die Synchronisation digitaler Zwillinge und die Integrität von Modellen
- Auditing, Herkunftsnachweis (Provenance) und Nachvollziehbarkeit bei KI-gesteuerten Entscheidungen
Fallbeispiele und Domänenanwendungen
- Industrielle Automatisierung und vernetzte Digitale Zwillinge für die Fertigung
- Mobilität, autonome Systeme und Validierung von XR-Diensten
- Betriebliche Beispiele zur vorausschauenden Wartung und Kapazitätsplanung
Praktische Laboreinheiten und Mini-Projekt
- Aufbau eines kleinskaligen Digitalen Zwillings eines RAN-Abschnitts mit ns-3 und einer Visualisierungs-Engine
- Schulung eines leichten ML-Modells zur Anomalieerkennung unter Verwendung von zwillingsgenerierten Daten
- Implementierung eines Closed-Loop-Tests: Telemetrie → Model-Inferenz → Richtlinieänderung in der Simulation
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Telekommunikationsnetztechnik, RAN- oder Core-Netzwerk-Engineering
- Vertrautheit mit Simulationswerkzeugen oder Netzwerkemulation
- Kenntnisse in Python und grundlegenden Machine-Learning-Konzepten
Zielgruppe
- Telekommunikationsingenieure und Netzwerkarchitekten mit Fokus auf Netzwerke der nächsten Generation
- KI-/ML-Ingenieure, die an der Optimierung von Netzwerken und Anwendungen für Digitale Zwillinge arbeiten
- Forschungsingenieure und Simulationsspezialisten, die 6G-Anwendungsfälle erkunden
21 Stunden
