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コース概要
基礎:デジタルツインと6Gの融合
- テレコムネットワークへのデジタルツイン概念の適用
- 6Gサービスクラスとデジタルツイン利用を促進する要件
- データソース、忠実度レベル、およびツインライフサイクル管理
6Gコンポーネントと環境のモデリング
- RAN要素、フロントホール/ミッドホール/バックホール、エッジコンピューティングをツインモデルに表現する
- チャネル、伝播、およびTHz/mmWaveモデリングの考慮事項
- 時間的粒度とデジタル層と物理層との同期
シミュレーション & 共同シミュレーションアーキテクチャ
- standaloneシミュレーションと実際のネットワークテレメトリを用いた共同シミュレーションとの比較
- Ns-3、Unity、およびエミュレーションツールチェーンによる統合テスト
- 大規模なツインシナリオのためのスケーラビリティ戦略
AIネイティブ最適化手法
- 監督学習と強化学習による無線リソース管理
- オンライン学習、転移学習、およびドメイン適応によるツインからフィールドへの転送
- クローズドループ制御ワークフローとポリシーデプロイメントパターン
リアルタイムテレメトリ、推論、およびフィードバックループ
- ストリーミングテレメトリアーキテクチャと低遅延推論の配置
- エッジ推論とクラウド推論のトレードオフ、モデル分割
- 安全なフィードバックループとヒューマンインザループ制御の設計
デジタルツインの忠実度、検証 & 不確実性量化解法
- ツイン精度の指標と検証手法
- モデル不確実性を量化解消および軽減するための手法
- SLA検証と性能保証にデジタルツインを使用する
オーケストレーション、自動化 & 意図駆動型操作
- ツインとオーケストレーションプレーンおよび意図ベースAPIの統合
- CI/CDとテストパイプラインによるツインモデルとMLアーティファクトの検証
- ポリシーエンジンと自動対処戦略
セキュリティ、プライバシー & 信頼性の高いツイン有効化ネットワーク
- データガバナンス、プライバシープリザービングモデリング、および連邦型ツインアプローチ
- ツイン同期とモデルの整合性に関する脅威モデル
- AI駆動型意思決定の監査、出自追跡、説明可能性
ケーススタディとドメインアプリケーション
- 産業自動化と製造向けネットワークデジタルツイン
- 移動、自律システム、およびXRサービス検証
- 予測メンテナンスやキャパシティプランニングの運用事例
実践ラボとミニプロジェクト
- ns-3と可視化エンジンを使用してRANセグメントの小規模デジタルツインを構築する。
- ツイン生成データを使用した軽量MLモデルの異常検知トレーニング
- クローズドループテストの実装:テレメトリ → モデル推論 → シミュレーションでのポリシー変更
まとめと次ステップ
要求
- テレコムネットワーキング、RANまたはコアネットワークエンジニアリングの経験
- シミュレーションツールやネットワークエミュレーションに関する知識
- Pythonと基本的な機械学習概念の実務経験
対象者
- 次世代ネットワークに焦点を当てたテレコムエンジニアとネットワークアーキテクト
- ネットワーク最適化とデジタルツインアプリケーションに取り組むAI/MLエンジニア
- 6Gユースケースの探索を担う研究エンジニアやシミュレーション専門家
21 時間