6G网络中的AI与数字孪生培訓

基础：数字孪生与6G融合

• 应用于电信网络的数字孪生概念
• 推动孪生应用的6G服务类别与需求
• 数据源、保真度级别与孪生生命周期管理

6G组件与环境建模

• 在孪生模型中表示RAN元素、前传/中传/回传及边缘计算
• 信道、传播及太赫兹/毫米波建模考量
• 数字层与物理层之间的时间粒度与同步

仿真与协同仿真架构

• 独立仿真与结合真实网络遥测的协同仿真
• 用于集成测试的Ns-3、Unity及仿真模拟工具链
• 大规模孪生场景的可扩展性策略

AI原生优化技术

• 用于无线资源管理的监督学习与强化学习
• 在线学习、迁移学习及用于孪生到现场迁移的领域自适应
• 闭环控制工作流与策略部署模式

实时遥测、推理与反馈循环

• 流式遥测架构与低延迟推理部署
• 边缘与云端推理的取舍及模型切分
• 设计安全的反馈循环与人在环控制

数字孪生保真度、验证与不确定性量化

• 孪生精度指标与验证方法
• 量化与降低模型不确定性的技术
• 利用数字孪生进行SLA验证与性能保障

编排、自动化与意图驱动运营

• 将孪生与编排平面及基于意图的API集成
• 用于孪生模型和ML制品的CI/CD与测试流水线
• 策略引擎与自动化修复策略

孪生赋能网络中的安全、隐私与信任

• 数据治理、隐私保护建模与联邦孪生方法
• 孪生同步与模型完整性的威胁模型
• AI驱动决策的审计、溯源与可解释性

案例研究与领域应用

• 工业自动化与制造业网络化数字孪生
• 移动性、自主系统与XR服务验证
• 预测性维护与容量规划的运营实例

动手实验与小型项目

• 使用ns-3和可视化引擎构建RAN段的小规模数字孪生
• 利用孪生生成的数据训练轻量级ML模型进行异常检测
• 实现闭环测试：遥测→模型推理→仿真中的策略变更

总结与后续步骤