Temario del curso
Fundamentos: Convergencia de Gemelos Digitales y 6G
- Conceptos de gemelos digitales aplicados a redes de telecomunicaciones
- Clases de servicio y requisitos de 6G que motivan el uso de gemelos
- Fuentes de datos, niveles de fidelidad y gestión del ciclo de vida de los gemelos
Modelado de Componentes y Entornos 6G
- Representación de elementos de RAN, fronthaul/midhaul/backhaul y computación en el borde en modelos de gemelos digitales
- Consideraciones de modelado de canales, propagación y THz/mmWave
- Granularidad temporal y sincronización entre las capas digital y física
Arquitecturas de Simulación y Co-simulación
- Simulación independiente versus co-simulación con telemetría de red real
- Ns-3, Unity y cadenas de herramientas de emulación para pruebas integradas
- Estrategias de escalabilidad para escenarios de gemelos digitales a gran escala
Técnicas de Optimización Nativa de IA
- Aprendizaje supervisado y por refuerzo para la gestión de recursos radiofónicos
- Aprendizaje en línea, transferencia de aprendizaje y adaptación de dominio para la transferencia de gemelo a campo
- Flujos de trabajo de control en bucle cerrado y patrones de implementación de políticas
Telemetría, Inferencia y Bucles de Retroalimentación en Tiempo Real
- Arquitecturas de telemetría en streaming y colocación de inferencia de baja latencia
- Compromisos entre inferencia en el borde y en la nube, y partición de modelos
- Diseño de bucles de retroalimentación seguros y controles con intervención humana
Fidelidad de Gemelos Digitales, Validación y Cuantificación de Incertidumbre
- Métricas para la precisión del gemelo y metodologías de validación
- Técnicas para cuantificar y mitigar la incertidumbre del modelo
- Uso de gemelos digitales para la verificación de SLA y el aseguramiento de rendimiento
Orquestación, Automatización y Operaciones Basadas en Intención
- Integración de gemelos digitales con planos de orquestación y API basadas en intención
- Pipelines CI/CD y pruebas para modelos de gemelos digitales y artefactos de ML
- Motores de políticas y estrategias de remediación automatizada
Seguridad, Privacidad y Confianza en Redes Habilitadas por Gemelos Digitales
- Gobernanza de datos, modelado que preserva la privacidad y enfoques federados de gemelos digitales
- Modelos de amenazas para la sincronización de gemelos y la integridad del modelo
- Auditoría, rastreo y explicabilidad de decisiones basadas en IA
Estudios de Caso y Aplicaciones de Dominio
- Automatización industrial y gemelos digitales interconectados para la fabricación
- Movilidad, sistemas autónomos y validación de servicios XR
- Ejemplos operativos de mantenimiento predictivo y planificación de capacidad
Laboratorios Prácticos y Mini-proyecto
- Construcción de un gemelo digital a pequeña escala de un segmento de RAN utilizando ns-3 y una motorización de visualización.
- Entrenamiento de un modelo de ML ligero para la detección de anomalías utilizando datos generados por el gemelo digital.
- Implementación de una prueba en bucle cerrado: telemetría → inferencia del modelo → cambio de política en simulación.
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Experiencia en redes de telecomunicaciones, ingeniería de RAN o red central
- Familiaridad con herramientas de simulación o emulación de redes
- Conocimientos prácticos de Python y conceptos básicos de aprendizaje automático
Público Objetivo
- Ingenieros de telecomunicaciones y arquitectos de redes enfocados en redes de próxima generación
- Ingenieros de IA/ML que trabajan en optimización de red y aplicaciones de gemelos digitales
- Ingenieros de investigación y especialistas en simulación que exploran casos de uso de 6G
Formación Corporativa a Medida
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