IA y gemelos digitales en redes 6G

Fundamentos: Gemelos digitales y convergencia con 6G

• Conceptos de gemelos digitales aplicados a redes de telecomunicaciones.
• Clases de servicio y requisitos de 6G 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 cómputo en el edge en modelos de gemelos.
• Consideraciones para el modelado de canales, propagación y THz/mmWave.
• Granularidad temporal y sincronización entre capas digitales y físicas.

Arquitecturas de simulación y co-simulación

• Simulación independiente vs. co-simulación con telemetría de red real.
• ns-3, Unity y herramientas de emulación para pruebas integradas.
• Estrategias de escalabilidad para escenarios de gemelos a gran escala.

Técnicas de optimización nativas en IA

• Aprendizaje supervisado y aprendizaje 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 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 edge y nube, y particionamiento de modelos.
• Diseño de bucles de retroalimentación seguros y controles de humano en el bucle.

Fidelidad, validación y cuantificación de incertidumbre en gemelos digitales

• Métricas de precisión del gemelo y metodologías de validación.
• Técnicas para cuantificar y mitigar la incertidumbre del modelo.
• Uso de gemelos digitales para la verificación de SLAs y la garantía de rendimiento.

Orquestación, automatización y operaciones impulsadas por intención

• Integración de gemelos con planos de orquestación y APIs basadas en intención.
• 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 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.

Casos de estudio y aplicaciones de dominio

• Automatización industrial y gemelos digitales de 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 ligero de ML para la detección de anomalías usando datos generados por el gemelo.
• Implementación de una prueba en bucle cerrado: telemetría → inferencia del modelo → cambio de política en la simulación.

Resumen y próximos pasos