Network Digital Twin

Mit einem Digital-Twin-Netzwerk wird die Komplexität von 5G- und 6G-Netzen in die digitale Domäne verlagert: Softwarebasierte RAN- und Core-Funktionen werden nachgebildet, während MIMO-Arrays, HF-Kanäle, Benutzerverkehr und andere variable Elemente simuliert werden, die fortlaufend mit dem Netzwerk interagieren und es beeinflussen. Nach der Einrichtung des Digital Twin wird er zu einem voll funktionsfähigen Testumfeld, in dem neue Netzwerkerweiterungen und -funktionen sicher erprobt werden können.

Für einen realistischen Digital Twin müssen alle Netzwerkelemente repliziert und kontinuierlich mit Live-Daten aus dem physischen Netzwerk versorgt werden. Die Nachbildung des aktuellen Gerätestatus, der Signalstärke und der Verkehrslast erhöht den Nutzen des Digital Twin sowohl für die Leistungsoptimierung als auch für beschleunigte Testprozesse.

Der Unterschied zwischen herkömmlicher Netzwerkmodellierung und Digital-Twin-Technologie entspricht den wesentlichen Unterschieden zwischen Simulation und Emulation. Während Erstere verwendet wird, um die Infrastruktur und das Verhalten des Netzwerks im Labor nachzubilden, wird Letztere fortlaufend mit Live-Daten aus dem realen Netzwerk aktualisiert, um eine dynamische Darstellung zu schaffen, die sich mit der Entwicklung und Erweiterung des Netzwerks verändert. Herkömmliche Modelle sind zwar nach wie vor nützlich, können jedoch lediglich eine Momentaufnahme des Netzwerks zu einem bestimmten Zeitpunkt liefern. Genau dieser Unterschied macht Digital Twins so wertvoll für vorausschauende Analysen und die Optimierung.

Während die einfachsten Digital Twins ein einziges Modell zur Abbildung eines physischen Objekts verwenden, setzen komplexe Anwendungen wie Smart Cities, Fabriken und Telekommunikationsnetze auf mehrere Digital Twins, die zusammenarbeiten, um das Gesamtsystem zu emulieren. Zu den wichtigsten Komponenten und Elementen, aus denen ein Netzwerk-Digital-Twin besteht, gehören:  

• KI-gestützte RAN-Szenario-Generierung (RSG) zur Emulation des gesamten RAN
• Ray-Tracing-Technologie zur detaillierten Modellierung spezifischer Beam-Verläufe
• UE-Emulationslösungen zur Simulation von Tausenden von Mobilgeräten
• NTN-Digital-Twins zur Simulation des Verhaltens nicht-terrestrischer Netzwerke

Dieser modulare Ansatz der Digital-Twin-Technologie erlaubt es, reale und emulierte Elemente nach Belieben zu kombinieren, um Leistungs- und Kompatibilitätsprobleme effizient und vorausschauend zu bewerten. 

Die Echtzeitverbindung zur physischen Welt, die Digital Twins so wertvoll macht, kann gleichzeitig Sicherheitsrisiken bergen, wenn Endpunkte ausgenutzt werden, um in den Netzwerk-Digital-Twin einzudringen. Proaktive Risikobewertungen, starke Verschlüsselungsprotokolle für die zwischen physischen Netzwerken und Digital Twins übertragenen Daten sowie eine kontinuierliche Netzwerküberwachung tragen dazu bei, die Sicherheit des Netzwerks zu gewährleisten.

Sobald der Digital Twin in Betrieb ist, spielt er eine entscheidende Rolle bei der Minimierung von Sicherheitsrisiken, indem er eine Plattform bietet, um die Auswirkungen von Malware, DDoS-Angriffen, Abhörversuchen und anderen potenziellen Bedrohungen zu testen und die Wirksamkeit neuer Gegenmaßnahmen zu überprüfen. Sicherheitsteams können auf Basis dieser Einsichten die Sicherheitstools und -maßnahmen im realen Netzwerk fortlaufend verbessern.

Künstliche Intelligenz (KI) arbeitet mit Digital Twins zusammen, um die Netzwerksicherheit zu erhöhen, indem sie komplexe und realistische Cyberangriffsszenarien für Tests im digitalen Bereich erstellt. Dies ist jedoch nur ein Beispiel dafür, wie KI die Leistung von Netzwerk-Digital-Twins grundlegend beeinflusst. KI-Modelle, die mit realen Daten trainiert werden, ermöglichen die Erstellung von hyperrealistischen RAN- und UE-Szenarien. Dabei werden die gleichen unvorhersehbaren Aktivitäten wie in physischen Netzwerken erzeugt.

Mithilfe des maschinellen Lernens (ML) werden Vorschläge zu Energieverbrauch, Frequenzzuweisung und Beamforming-Verbesserungen erarbeitet, die im Digital Twin als Teil eines fortlaufenden Verbesserungsprozesses getestet werden. Durch den Einsatz von KI wird zudem die Rechenleistung optimiert, wodurch die starke Belastung dynamischer Netzwerkstrukturen besser bewältigt werden kann.    

Trotz der nahezu unbegrenzten Möglichkeiten, die der aktuelle Stand der Digital-Twin-Technologie bietet, werden uns die kommenden Jahre und Jahrzehnte zu einem deutlich höheren Leistungsniveau führen. Je präziser KI- und ML-gestützte Emulationen werden, desto stärker werden Digital Twins in komplexe Anwendungsbereiche wie Agrarwirtschaft, Energieversorgungssysteme und globale Lieferketten vordringen.  

Die Einführung von 6G-Mobilfunk wird noch einige Jahre auf sich warten lassen, doch die nächste Mobilfunkgeneration wird genauere und dynamischere Digital Twins in allen Branchen ermöglichen, mit nahezu sofortiger Datenübertragung von einem exponentiell gewachsenen IoT. 6G wird zudem die erste KI-native Mobilfunktechnologie sein, die die Barrieren zwischen der digitalen und der physischen Welt verringert und großflächige Netzwerk-Digital Twins ermöglicht.