IA y gemelos digitales en redes 6G

Fundamentos: Gemelos digitales y convergencia 6G

• Conceptos de gemelos digitales aplicados a redes de telecomunicaciones
• Clases y requisitos de servicio 6G que motivan el uso de gemelos digitales
• Fuentes de datos, niveles de fidelidad y gestión del ciclo de vida del gemelo digital

Modelado de componentes y entornos 6G

• Representación de elementos RAN, fronthaul/midhaul/backhaul y cómputo en el borde en modelos de gemelos digitales
• Consideraciones para el modelado de canal, propagación y THz/mmWave
• Granularidad temporal y sincronización entre capas digital y física

Arquitecturas de simulación y co-simulación

• Simulación independiente frente a co-simulación con telemetría de red real
• Herramientas de cadena de Ns-3, Unity y emulación para pruebas integradas
• Estrategias de escalabilidad para escenarios de gemelos digitales 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 digital a campo
• Flujos de trabajo de control en bucle cerrado y patrones de despliegue de políticas

Telemetría en tiempo real, inferencia y bucles de retroalimentación

• Arquitecturas de telemetría en streaming y colocación 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 de intervención humana

Fidelidad, validación y cuantificación de incertidumbre en gemelos digitales

• Métricas de precisión del gemelo digital 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 digitales con planos de orquestación y APIs basadas en intenciones
• Pipelines de CI/CD y pruebas para modelos de gemelos digitales y artefactos de ML
• Motor 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 de gemelos federados
• Modelos de amenazas para la sincronización de gemelos digitales y la integridad del modelo
• Auditoría, procedencia y explicabilidad para decisiones impulsadas por IA

Casos de estudio y aplicaciones por dominio

• Automatización industrial y gemelos digitales de red para la fabricación
• Validación de servicios de movilidad, sistemas autónomos y 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 ligero de ML para la detección de anomalías usando datos generados por el gemelo digital
• Implementación de una prueba en bucle cerrado: telemetría → inferencia del modelo → cambio de política en simulación

Resumen y próximos pasos