IA y gemelos digitales en redes 6G

Fundamentos: Convergencia de gemelos digitales y 6G

• Conceptos de gemelos digitales aplicados a redes de telecomunicaciones.
• Clases de servicios 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 computación en el edge en modelos de gemelos digitales.
• Consideraciones de modelado de canal, propagación y ondas THz/mmWave.
• Granularidad temporal y sincronización entre las capas digital y física.

Arquitecturas de simulación y cosimulación

• Simulación independiente vs. cosimulación con telemetría de red en tiempo real.
• Toolchains de Ns-3, Unity y emulación para pruebas integradas.
• Estrategias de escalabilidad para escenarios de gemelos a gran escala.

Técnicas de optimización nativa 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 despliegue 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 edge y en la nube, y particionamiento de modelos.
• Diseño de bucles de retroalimentación seguros y controles con supervisión humana (human-in-the-loop).

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 SLA y la garantía de rendimiento.

Orquestación, automatización y operaciones basadas en intención

• Integración de gemelos con planos de orquestación y APIs basadas en intención.
• Flujos de CI/CD y pipelines de pruebas para modelos de gemelos digitales y artefactos de IA.
• Motores 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 del gemelo y la integridad del modelo.
• Auditoría, procedencia y explicabilidad para decisiones impulsadas por IA.

Estudios de caso y aplicaciones de dominio

• Automatización industrial y gemelos digitales en red para 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 IA ligero 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