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Schulungsübersicht
Grundlagen: Digitale Zwillinge und ihre Verknüpfung zu 6G
- Konzepte digitaler Zwillinge im Kontext von Telekommunikationsnetzwerken
- Klassen sowie Anforderungen der 6G-Dienste, die den Einsatz digitaler Zwillinge begründen
- Datenquellen, Genauigkeitsgrade sowie Verwaltung des Lebenszyklus von digitalen Zwillingen
Modellierung von 6G-Komponenten und -Umgebungen
- Abbildung von RAN-Elementen, Fronthaul-/Midhaul-/Backhaul-Verbindungen sowie Edge-Computing-Funktionen in digitalen Zwillingen
- Aspekte der Modellierung von Kanälen, Ausbreitung und THz/mmWave-Signalen
- Temporale Granularität sowie Synchronisation zwischen digitaler und physischer Ebene
Simulation- und Ko-Simulation-Architekturen
- Unterschiede zwischen reinen Simulationen sowie deren Kombination mit realer Netztelemetrie
- Nutzung von Ns-3, Unity und Emulationswerkzeugen für integrierte Tests
- Skalierungsstrategien bei großangelegten digitalen-Zwillings-Szenarien
KI-optimierte Optimierungstechniken
- Supervisiertes sowie Verstärkungslernen zur Steuerung der Funkressourcenverwaltung
- Online-Lernverfahren, Transferlearning und Domänenanpassungen für den Übergang vom digitalen Zwilling in das reale Netzwerk
- Abläufe geschlossener Regelkreise sowie Strategien zur Umsetzung von Richtlinien
Echtzeit-Telemetrie, Inferenz und Feedback-Mechanismen
- Architekturen zur Erfassung von Telemetriedaten in Echtzeit sowie deren schnelle Auswertung
- Vor- und Nachteile der Inferenzausführung am Edge vs. in der Cloud sowie Modellteilungen
- Gestaltung sicherer Feedback-Kreisläufe unter Einbeziehung menschlicher Entscheidungsfindung
Genauigkeit, Validierung sowie Unsicherheitsanalyse digitaler Zwillinge
- Kennzahlen zur Messung der Modellgenauigkeit und Methoden deren Überprüfung
- Verfahren zur Quantifizierung sowie Reduzierung von Modellunsicherheiten
- Einsatz digitaler Zwillinge für SLA-Überprüfungen und Leistungssicherstellung
Orchestrierung, Automatisierung sowie Intention-basierte Netzsteuerung
- Einbindung digitaler Zwillinge in Orchestrierebene und Schnittstellen zur Richtliniensteuerung
- CI/CD-Prozesse sowie Testpipeline für digitale-Zwillings-Modelle und ML-Artefakte
- Implementierung von Richtlinien-Engines sowie automatischen Korrekturmechanismen
Sicherheit, Datenschutz und Vertrauenswürdigkeit in netzwerken mit digitalen Zwillingen
- Datenmanagement, schützende Modellierung von Privatsphäreaspekten sowie Ansätze zur federierten Nutzung digitaler Zwillinge
- Bedrohungsanalyse bei Synchronisation digitaler Zwillinge und Integrität ihrer Modelle
- Auditierungen, Dokumentation sowie Erklärbarkeit von durch KI getriebenen Entscheidungen
Fallstudien und fachspezifische Anwendungsbereiche
- Industrielle Automatisierung mittels vernetzter digitaler Zwillinge in der Produktion
- Mobilitätslösungen, autonome Systeme sowie Validierung von XR-Diensten
- Beispiele zur praktischen Umsetzung vorausschauender Wartung und Kapazitätsplanung
Praktische Übungen und kleines Projektarbeiten
- Erstellung eines kompakten digitalen Zwillings eines RAN-Netzabschnitts mittels Ns-3 sowie Visualisierungswerkzeugen
- Training eines leichtgewichtigen ML-Modells zur Erkennung von Anomalien, genutzt an Daten aus dem digitalen Zwilling
- Ausführung eines geschlossenen Regelkreistests: Telemetriedaten fließen in ein Modell – Inferenzergebnisse verändern die Netzsteuerung innerhalb der Simulation
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung im Telekommunikationsnetzwerk oder in der Entwicklung von RAN- bzw. Kernnetzen
- Grundkenntnisse in Simulationswerkzeugen bzw. Netzwerkemulation
- Fundierte Kenntnisse in Python sowie grundlegendes Verständnis von maschinellem Lernen
Zielgruppe
- Telekommunikationsingenieure sowie Netzwerkarchitekten, die sich mit zukünftigen Netzwerklösungen befassen
- KI-/ML-Ingenieure, die in den Bereichen Netzoptimierung und Anwendung digitaler Zwillinge tätig sind
- Forschungsingenieure sowie Spezialisten für Simulationen, die sich mit 6G-Anwendungsszenarien beschäftigen
21 Stunden