Развој мобилних комуникација представља континуирано повећање сложености система. Док је 4G успоставио мобилни широкопојасни интернет, а 5G увео основне оквире за управљање квалитетом услуге, предстојећа 6G ера доноси потпуно нови научни изазов: управљање знатно сложенијим окружењем хетерогених дигиталних сервиса. Испуњавање овако разноликих захтева у погледу перформанси захтева методолошки помак — од традиционалног, статичног инжењеринга мрежа ка динамичној оптимизацији заснованој на подацима.
Ово предавање разматра како вештачка интелигенција постаје један од кључних покретача бежичних система нове генерације. Интеграцијом напредног машинског учења и дигиталних близанаца — прецизних 3D виртуелних реплика физичких окружења — стичемо могућност да моделујемо сложене просторно-временске интеракције и предвиђамо динамику корисничког саобраћаја на микро нивоу. Предавање ће показати како синергија моделовања физичког окружења и вештачке интелигенције омогућава расподелу ресурса у реалном времену и прецизно испуњавање захтева квалитета услуге, претварајући мобилну инфраструктуру у интелигентан, самооптимизујући систем способан да подржи будуће технолошке архитектуре.
Philipp Svoboda је виши истраживач на Институту за телекомуникације Техничког универзитета у Бечу. Његово истраживање усмерено је на пресек оптимизације мобилних мрежа, машинског учења и дигиталне трансформације инфраструктуре. Има велико искуство у анализи обимних скупова података из стварних мрежа, посебно „бечких трагова” (Vienna traces), са циљем повезивања теоријских модела и практичне примене. Тренутно се бави развојем диференцијабилних дигиталних близанаца и AI решења за 5G-Advanced и 6G системе, са посебним фокусом на паметне железничке системе и сценарије високе мобилности.
Предавање ће бити одржано на енглеском језику. Улаз је слободан. Улаз је слободан.