يمكن للشبكات الاتصالات توفير خدمات تدريب الذكاء الاصطناعي (AI) لكيانات الشبكة ذات الموارد المحدودة بشكلٍ ذاتي، من أجل بناء التوأم الرقمي بدقة وتحقيق الشبكة الذاتية عالية المستوى بسرعة. نظرًا لأن يتطلب التوأم الرقمي الشبكاتية وكيانات الشبكة التي تقدم خدمات AI قد ينتميان إلى مشغلين مختلفين، يمكن استخدام آلية التحفيز لتحقيق أقصى قدر من الفائدة لكلاهما. يُقدم هذا المقال نموذجًا للعبة ستانبرغ لنمذجة تفريغ مهام التدريب الذكاء الاصطناعي للتوأم الرقمي المتميز في شبكة AI الداخلية، حيث يكون مشغل الخلية القاعدية هو الرائد وكيانات الشبكة ذات الموارد المحدودة هي الأتباع. يُحلل هذا المقال التوازن في ستانبرغ للحصول على حل متوازن، مع مراعاة البيئة اللاسلكية المتغيرة مع الوقت، ومن ثم يصمم خوارزمية تعلم التعزيز العميق لتحقيق تسعير ديناميكي وتفريغ المهام. في النهاية، يتم التحقق من فعالية الحلول المقترحة من خلال تجارب محاكاة كبيرة.

شبكة التوأم الرقمي ؛ الذكاء الاصطناعي الداخلي ؛ لعبة ستانبرغ ؛ تفريغ المهام ؛ تعلم التعزيز العميق