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Temario del curso
Fundamentos: Convergencia de Gemelos Digitales y 6G
- Conceptos de gemelos digitales aplicados a redes de telecomunicaciones
- Clases de servicio 6G y requisitos que motivan el uso de gemelos digitales
- Fuentes de datos, niveles de fidelidad y gestión del ciclo de vida del gemelo
Modelado de componentes y entornos 6G
- Representación de elementos de RAN, fronthaul/midhaul/backhaul y computación en el borde en modelos de gemelos
- Consideraciones para el modelado de canales, propagación y frecuencias THz/mmWave
- Granularidad temporal y sincronización entre las capas digital y física
Arquitecturas de simulación y co-simulación
- Simulación independiente frente a co-simulación con telemetría de redes reales
- Ns-3, Unity y cadenas de herramientas de emulación para pruebas integradas
- Estrategias de escalabilidad para escenarios de gemelos a gran escala
Técnicas de optimización nativas de IA
- Aprendizaje supervisado y por refuerzo para la gestión de recursos de radio
- 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 en tiempo real, inferencia y bucles de retroalimentación
- Arquitecturas de telemetría en streaming y ubicación de inferencia de baja latencia
- Compromisos entre inferencia en el borde y en la nube, y particionamiento de modelos
- Diseño de bucles de retroalimentación seguros y controles con participación humana
Fidelidad del gemelo digital, validación y cuantificación de la 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 la garantía de rendimiento
Orquestación, automatización y operaciones impulsadas por intenciones
- Integración de gemelos con planos de orquestación y APIs basadas en intenciones
- Pipelines de CI/CD y pruebas para modelos de gemelos y artefactos de ML
- Motores de políticas y estrategias automatizadas de remediación
Seguridad, privacidad y confianza en redes habilitadas por gemelos
- Gobernanza de datos, modelado que preserva la privacidad y enfoques de gemelos federados
- Modelos de amenazas para la sincronización de gemelos y la integridad del modelo
- Auditoría, procedencia y explicabilidad para decisiones impulsadas por IA
Estudios de caso y aplicaciones por dominio
- Automatización industrial y gemelos digitales en red para la manufactura
- 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 un motor de visualización
- Entrenamiento de un modelo de ML ligero para la detección de anomalías utilizando datos generados por el gemelo
- Implementación de una prueba en bucle cerrado: telemetría → inferencia del modelo → cambio de política en simulación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en redes de telecomunicaciones, ingeniería de RAN o redes centrales
- Familiaridad con herramientas de simulación o emulación de redes
- Conocimiento funcional de Python y conceptos básicos de aprendizaje automático
Público objetivo
- Ingenieros de telecomunicaciones y arquitectos de redes enfocados en redes de nueva generación
- Ingenieros de IA/ML que trabajan en optimización de redes y aplicaciones de gemelos digitales
- Ingenieros de investigación y especialistas en simulación que exploran casos de uso de 6G
21 Horas
