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.
Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Grundlagen: Digitale Zwillinge und 6G-Konvergenz
- Konzepte digitaler Zwillinge angewendet auf Telekommunikationsnetze
- 6G-Dienstklassen und Anforderungen, die den Einsatz von Zwillingen motivieren
- Datenquellen, Fidelity-Grade und Lifecycle-Management von Zwillingen
Modellierung von 6G-Komponenten und Umgebungen
- Darstellung von RAN-Elementen, Frontend-/Mid-/Backhaul und Edge-Compute in Zwillingsmodellen
- Überlegungen zur Modellierung von Kanälen, Ausbreitung und THz/mmWave
- Zeitliche Granularität und Synchronisation zwischen digitalen und physischen Ebenen
Simulations- und Co-Simulationsarchitekturen
- Stand-alone-Simulation im Vergleich zur Co-Simulation mit echter Netz-Telemetrie
- Ns-3, Unity und Emulations-Toolchains für integrierte Tests
- Scalability-Strategien für großskalige Zwillingszenarien
Techniken der KI-nativen Optimierung
- Überwachtes und Reinforcement Learning für das Funkresourcenmanagement
- Online-Lernen, Transfer Learning und Domänenanpassung für den Transfer vom Zwilling zum Feld
- Workflows für geschlossenen Regelkreis und Muster für die Policy-Deployment
Echtzeit-Telemetrie, Inferenz und Feedback-Schleifen
- Streaming-Telemetrie-Architekturen und Inferenzplatzierung mit geringer Latenz
- Vergleich von Edge- und Cloud-Inferenz sowie Modellpartitionierung
- Entwurf sicherer Feedback-Schleifen und menschlich-gestützter Steuerung
Fidelity, Validierung und Unsicherheitsquantifizierung digitaler Zwillinge
- Metriken für die Genauigkeit von Zwillingen und Validierungsmethoden
- Techniken zur Quantifizierung und Minderung von Modellunsicherheit
- Einsatz digitaler Zwillinge für SLA-Verifizierung und Performance Assurance
Orchestrierung, Automatisierung und absichtsgetriebene Betriebstechniken
- Integration von Zwillingen in Orchestrierungsebenen und absichtsbezogene APIs
- CI-/CD- und Testpipelines für Zwillingsmodelle und ML-Artefakte
- Policy-Engines und automatisierte Korrekturmaßnahmen
Sicherheit, Datenschutz und Vertrauen in Twin-fähigen Netzen
- Datenverwaltung, datenschutzkonforme Modellierung und föderale Zwillingansätze
- Gefahrenmodelle für die Zwillingssynchronisation und Integrität des Modells
- Auditing, Herkunftsnachweise und Erklärbare Entscheidungen durch KI
Fallstudien und domänenspezifische Anwendungen
- Industrielle Automatisierung und vernetzte digitale Zwillinge für die Fertigung
- Mobilität, autonome Systeme und Validierung von XR-Diensten
- Operationale Beispiele für vorausschauende Wartung und Kapazitätsplanung
Praxislabore und Mini-Projekt
- Erstellen eines kleinen digitalen Zwillings eines RAN-Abschnitts mit ns-3 und einer Visualisierungsoberfläche
- Schulen eines leichten ML-Modells zur Anomalieerkennung mit von Zwillingen generierten Daten
- Implementierung eines geschlossenen Regelkreis-Tests: Telemetrie → Modell-Inferenz → Policy-Änderung in der Simulation
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Telekommunikationsnetztotechnik, RAN- oder Kernnetz-Engineering
- Vertrautheit mit Simulationswerkzeugen oder Netzwerk-Emulation
- Arbeitswissen in Python und Grundkonzepten des maschinellen Lernens
Zielgruppe
- Telekom-Ingenieure und Netzarchitekten mit Fokus auf Netzwerke der nächsten Generation
- AI-/ML-Ingenieure, die an der Netzoptimierung und Anwendungen digitaler Zwillinge arbeiten
- Forschungsingenieure und Simulationsspezialisten, die sich mit 6G-Anwendungsfällen befassen
