Das primäre Ziel dieses Projekts ist es, MDT-Daten in Netzsimulationen zu integrieren und durch einen kontinuierlichen Feedback-Loop die Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit der Simulationen zu verbessern. Diese Echtzeit-Integration soll es ermöglichen, experimentelle Optimierungsalgorithmen im Simulator zu testen und deren Leistung anhand von realen Messdaten zu evaluieren. Im Zentrum steht die Nutzung von maschinellem Lernen, um eine automatisierte Optimierung von Netzparametern wie Sendeleistung und Antennen-Tilt zu ermöglichen.