AI và Sao số trong Mạng 6G Khóa Học Đào Tạo

Nền tảng: Sao số và Hội tụ 6G

• Khái niệm về sao số được áp dụng cho mạng viễn thông
• Các lớp dịch vụ và yêu cầu 6G thúc đẩy việc sử dụng sao số
• Nguồn dữ liệu, cấp độ độ trung thực và quản lý vòng đời sao số

Mô hình hóa các Thành phần và Môi trường 6G

• Đại diện các yếu tố RAN, fronthaul/midhaul/backhaul và tính toán biên trong mô hình sao số
• Các cân nhắc về mô hình hóa kênh, truyền sóng và THz/mmWave
• Hạt thời gian và đồng bộ hóa giữa các lớp số và vật lý

Kiến trúc Mô phỏng và Mô phỏng Phối hợp (Co-simulation)

• Mô phỏng độc lập so với mô phỏng phối hợp với dữ liệu đo lường mạng thực tế
• Ns-3, Unity và các chuỗi công cụ mô phỏng giả lập cho kiểm thử tích hợp
• Các chiến lược mở rộng cho các kịch bản sao số quy mô lớn

Kỹ thuật Tối ưu hóa Bản địa AI

• Học có giám sát và học tăng cường cho quản lý tài nguyên vô tuyến
• Học trực tuyến, học chuyển giao và thích ứng miền cho chuyển giao từ sao số ra thực địa
• Các luồng công việc điều khiển vòng kín và các mẫu triển khai chính sách

Dữ liệu đo lường Thời gian thực, Suy luận và Vòng phản hồi

• Kiến trúc luồng dữ liệu đo lường và đặt suy luận độ trễ thấp
• Cân nhắc suy luận biên so với suy luận đám mây và phân chia mô hình
• Thiết kế các vòng phản hồi an toàn và điều khiển có con người trong vòng (human-in-the-loop)

Độ trung thực, Xác thực và Định lượng Sự bất định của Sao số

• Các chỉ số về độ chính xác của sao số và phương pháp luận xác thực
• Các kỹ thuật để định lượng và giảm thiểu sự bất định của mô hình
• Sử dụng sao số để xác minh SLA và đảm bảo hiệu suất

Điều phối, Tự động hóa và Vận hành Hướng theo Ý định

• Tích hợp sao số với các mặt phẳng điều phối và API dựa trên ý định
• CI/CD và các đường ống kiểm thử cho mô hình sao số và các sản phẩm ML
• Các bộ động cơ chính sách và các chiến lược khắc phục tự động

Bảo mật, Quyền riêng tư và Tin cậy trong Mạng Có Sao số

• Quản trị dữ liệu, mô hình hóa bảo vệ quyền riêng tư và các cách tiếp cận sao số liên bang (federated twin)
• Các mô hình đe dọa đối với đồng bộ hóa sao số và tính toàn vẹn của mô hình
• Định kiểm toán, nguồn gốc (provenance) và khả năng giải thích cho các quyết định do AI dẫn dắt

Nghiên cứu Tình huống và Ứng dụng Chuyên ngành

• Tự động hóa công nghiệp và các sao số mạng hóa cho sản xuất
• Tính di động, hệ thống tự hành và xác thực dịch vụ XR
• Các ví dụ vận hành về bảo trì dự đoán và lập kế hoạch dung lượng

Phòng Thực hành Trực tiếp và Dự án Nhỏ

• Xây dựng một sao số quy mô nhỏ của một phân đoạn RAN sử dụng ns-3 và một bộ máy trực quan hóa
• Đào tạo một mô hình ML nhẹ cho phát hiện bất thường sử dụng dữ liệu tạo từ sao số
• Thực hiện kiểm thử vòng kín: dữ liệu đo lường → suy luận mô hình → thay đổi chính sách trong mô phỏng

Tóm tắt và Các bước Tiếp theo