Cursusaanbod

Fundamenten: Digitale Tweelingen en 6G Samenvoeging

  • Concepten van digitale tweelingen toegepast op telecom-netwerken
  • 6G serviceklassen en vereisten die twin-gebruik motiveren
  • Datasources, fideliteitsniveaus en beheer van de twin-levenscyclus

Modelleren van 6G-componenten en omgevingen

  • RAN-elementen, fronthaul/midhaul/backhaul en randberekening vertegenwoordigen in twin-modellen
  • Kanal- en propagatiemodellering en overwegingen voor THz/mmWave-models
  • Tijdsgranulariteit en synchronisatie tussen digitale en fysieke lagen

Simulatie- & Co-simulatiearchitecturen

  • Standaalone simulatie vs co-simulatie met echt netwerkstelemetrie
  • Ns-3, Unity en emulatietoolchains voor geïntegreerde testing
  • Schaalbaarheidsstrategieën voor large-scale twin-scenario's

AI-gebaseerde Optimalisatietechnieken

  • Supervised en reinforcement learning voor radioresourcemanagering
  • Online learning, transfer learning en domeinadaptatie voor twin-naar-veldoverdracht
  • Gesloten-lus controle workflows en policydeploystrategieën

Real-Time Telemetrie, Inference & Feedback Loops

  • Streaming telemetrie-architecturen en low-latency inferentiaplacement
  • Edge vs cloud inference trade-offs en modelpartitioning
  • Veilige feedback loops ontwerpen en mens-in-the-loop controles

Digitale Twin Fideliteit, Validatie & Onzekerheidskwantificatie

  • Metrische kwaliteiten voor twin-accurate en validatiemethoden
  • Technieken om modelonzekerheid te kwantificeren en te verminderen
  • Digitale tweelingen gebruiken voor SLA-verificatie en prestatiegewaarborging

Orkestratie, Automatisering & Intentie-gebaseerde Operaties

  • Tweelingen integreren met orkestatielagen en intentie-gebaseerde APIs
  • CI/CD en testingpipelines voor twin-modellen en ML-artefacten
  • Policy-engines en automatische remediatiestrategieën

Veiligheid, Privacy & Vertrouwen in Twin-gestuurde Netwerken

  • Datagovernance, privacy-preserverende modellering en gefedereerde twin-aanpak
  • Bedreigingsmodellen voor twin-synchronisatie en modelintegriteit
  • Auditing, herkomst en verklaring voor AI-geleide beslissingen

Case Studies en Domeinapplicaties

  • Industriële automatisering en netwerkgedreven digitale tweelingen voor de productie
  • Mobiliteit, autonome systemen en XR-servicevalidatie
  • Operationele voorbeelden van voorspellend onderhoud en capaciteitsplanning

Praktijkopdrachten en Mini-project

  • Een klein-schaal digitale tweeling van een RAN-segment bouwen met ns-3 en een visualisatie-engine
  • Een lichtgewicht ML-model trainen voor anomaliedetectie met behulp van twin-genererde data
  • Een gesloten-lus test implementeren: telemetrie → modelinference → beleidswijziging in simulatie

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

  • Ervaring in telecommunicatie-netwerken, RAN of kernnetwerktechnieken
  • Vertrouwdheid met simulatietools of netwerkemulatie
  • Werkervaring met Python en basis kennis van machine learning concepten

Doelgroep

  • Telecommunicatie-ingenieurs en netwerkarchitecten gericht op volgende-generatie netwerken
  • AI/ML-ingenieurs die werken aan netwerkoptimalisatie en toepassingen van digitale tweelingen
  • Onderzoek ingenieurs en simulatiespecialisten die 6G-use cases onderzoeken
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën