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Temario del curso
Fundamentos: convergencia de gemelos digitales y redes 6G
- Conceptos de gemelos digitales aplicados a redes de telecomunicaciones
- Clases de servicio y requisitos del 6G que motivan el uso de gemelos
- Fuentes de datos, niveles de fidelidad y gestión del ciclo de vida del gemelo
Modelado de componentes y entornos 6G
- Representación de elementos RAN, fronthaul/midhaul/backhaul y computación en el borde en modelos de gemelos
- Consideraciones sobre modelado de canales, propagación y frecuencias THz/mmWave
- Granularidad temporal y sincronización entre capas digitales y físicas
Arquitecturas de simulación y co-simulación
- Simulación independiente frente a co-simulación con telemetría de red real
- Cadenas de herramientas de emulación Ns-3, Unity para pruebas integradas
- Estrategias de escalabilidad para escenarios de gemelos a gran escala
Técnicas de optimización nativa con IA
- Aprendizaje supervisado y por refuerzo para la gestión de recursos de radio
- Aprendizaje en línea, aprendizaje por transferencia y adaptación de dominio para transferir modelos del gemelo al campo real
- Flujos de trabajo de control de bucle cerrado y patrones de implementación de políticas
Telemetría en tiempo real, inferencia y bucles de retroalimentación
- Arquitecturas de telemetría en streaming y despliegue de inferencia de baja latencia
- Compensaciones entre inferencia en el borde y en la nube, y particionamiento de modelos
- Diseño de bucles de retroalimentación seguros y controles con intervención humana (human-in-the-loop)
Fidelidad del gemelo digital, validación y cuantificación de incertidumbre
- Métricas de precisión del gemelo y metodologías de validación
- Técnicas para cuantificar y mitigar la incertidumbre del modelo
- Uso de gemelos digitales para verificación de SLA y garantía de rendimiento
Orquestación, automatización y operaciones impulsadas por intenciones
- Integración de gemelos con planos de orquestación e APIs basadas en intenciones
- Pipelines de CI/CD y pruebas para modelos de gemelos y artefactos de ML
- Motores de políticas y estrategias de remediación automatizada
Seguridad, privacidad y confianza en redes habilitadas con gemelos digitales
- Gobernanza de datos, modelado que preserva la privacidad y enfoques federados de gemelos
- Modelos de amenazas para la sincronización del gemelo y la integridad del modelo
- Auditoría, trazabilidad y explicabilidad para decisiones impulsadas por IA
Estudios de casos y aplicaciones sectoriales
- Automatización industrial y gemelos digitales en red para fabricación
- Movilidad, sistemas autónomos y validación de servicios XR
- Ejemplos operativos de mantenimiento predictivo y planificación de capacidad
Talleres prácticos y mini-proyecto final
- Creación de un gemelo digital a pequeña escala de un segmento RAN utilizando ns-3 y un motor de visualización
- Entrenamiento de un modelo ligero de ML para detección de anomalías usando datos generados por el gemelo
- Implementación de una prueba de 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 de la red central
- Familiaridad con herramientas de simulación o emulación de redes
- Conocimiento práctico de Python y conceptos básicos de aprendizaje automático
Audiencia objetivo
- Ingenieros de telecomunicaciones y arquitectos de redes enfocados en redes de próxima generación
- Ingenieros de IA/ML que trabajan en la optimización de redes y aplicaciones de gemelos digitales
- Ingenieros de investigación y especialistas en simulación que exploran casos de uso para 6G
21 Horas
