se centra en la integración avanzada de CPU, GPU y NPUs para optimizar el scheduling y la gestión térmica/potencia en sistemas aviónicos de próxima generación aplicados a plataformas eVTOL y UAM. Este enfoque abarca áreas técnicas esenciales como gestión en tiempo real, algoritmos de adaptación dinámica, y análisis de cargas computacionales, apoyados en metodologías validadas de simulación como HIL y SIL, además de herramientas de modelado predictivo para optimizar consumo energético y performance en condiciones operativas críticas.
Los laboratorios asociados ofrecen capacidades para ensayos de adquisición de datos en condiciones realistas, caracterización térmica y eléctrica, así como análisis de vibraciones y EMC, asegurando cumplimiento con la normativa aplicable internacional en software y hardware crítico. La trazabilidad de seguridad se ajusta a estándares reconocidos que garantizan certificación y fiabilidad en sistemas embebidos. La formación prepara perfiles profesionales en Arquitectura de Sistemas Embebidos, Ingeniería de Software Avanzada, Gestión Térmica, Integración Hardware-Software y Testing de Sistemas Críticos.
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Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
1.1 Fundamentos de Arquitectura Heterogénea (CPU/GPU/NPU): visión general y aplicaciones en entornos navales
1.2 Programación Heterogénea: modelos de ejecución, APIs (CUDA/OpenCL/NPU) y consideraciones de seguridad para plataformas embarcadas
1.3 Planificación y Scheduling en sistemas heterogéneos: políticas, particionamiento de recursos y requisitos de tiempo real
1.4 Gestión Térmica y Energética: disipación, límites térmicos y estrategias de ahorro de energía en buques y submarinos
1.5 Arquitectura de Memoria y Movimiento de Datos: coherencia, ancho de banda y latencia entre CPU/GPU/NPU en entornos marinos
1.6 Optimización de Desempeño y Eficiencia: profiling, tuning de kernels y reducción de consumo sin sacrificar funcionalidad crítica
1.7 Seguridad, Fiabilidad y Tolerancia a Fallos: certificaciones, redundancia, watchdogs y escenarios de fallo en sistemas navales
1.8 Diseño para Mantenimiento y Actualizaciones: modularidad, swaps en campo y actualizaciones seguras/OTA
1.9 MBSE/PLM para Arquitectura Heterogénea: modelado, trazabilidad, verificación y gestión de cambios en sistemas de defensa
1.10 Casos de Estudio Navales: aplicaciones en vigilancia, navegación autónoma y control de sistemas con análisis de ROI y TRL/CRL
2.1 Arquitectura Heterogénea en plataformas navales: CPU/GPU/NPU para simulaciones, visión y control en tiempo real
2.2 Requisitos de certificación para sistemas embarcados heterogéneos: normas, seguridad, confiabilidad y interoperabilidad
2.3 Gestión térmica y energética en entornos marítimos: disipación, enfriamiento, eficiencia y límites de consumo
2.4 Programación heterogénea para entornos navales: modelos, APIs (CUDA/OpenCL), NPU, scheduling y paralelismo
2.5 Planificación y scheduling de recursos en sistemas embarcados: colas, prioridades, QoS, balanceo de carga y ahorro energético
2.6 Optimización de rendimiento y consumo: balance entre CPU/GPU/NPU, profiling, tuning dinámico
2.7 Integración de aceleradores en sistemas de misión: procesamiento de radar, sonar, navegación, visión, IA en buques
2.8 MBSE/PLM para soluciones heterogéneas en ingeniería naval: hilo digital, gestión de cambios, trazabilidad
2.9 Gestión de riesgos tecnológicos y readiness: TRL/CRL/SRL y estrategias de mitigación para hardware y software
2.10 Casos de estudio: go/no-go con matriz de riesgos para despliegue de arquitectura heterogénea en buques
3.1 Fundamentos de la Computación Heterogénea: roles de CPU/GPU/NPU y escenarios de aplicación en sistemas navales
3.2 Arquitecturas y jerarquías: CPU, GPU, NPU, memoria y interconexiones para rendimiento óptimo
3.3 Programación heterogénea: modelos y APIs (CUDA/OpenCL/Vulkan Compute/Metal) y patrones de offloading
3.4 Scheduling y gestión de cargas: asignación eficiente entre CPU, GPU y NPU, dependencias y granularidad
3.5 Gestión térmica y energía: control térmico, DVFS, estrategias de refrigeración y consumo
3.6 Optimización de rendimiento: paralelización, localización de datos, ancho de banda y latencia
3.7 Profiling y diagnóstico: herramientas de análisis (nsys, nvprof, perf, VTune) y métricas clave
3.8 Portabilidad y escalabilidad: diseño portable entre plataformas heterogéneas y mantenimiento de código
3.9 Fiabilidad y seguridad: resiliencia ante fallos, monitoreo, actualizaciones y seguridad de datos
3.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para una carga de trabajo heterogénea
4.1 Introducción a la Arquitectura Heterogénea: definición, alcance y motivación
4.2 Componentes clave: CPU, GPU, NPU, FPGA y aceleradores específicos
4.3 Programación heterogénea: modelos, APIs y paradigmas (SIMD, SIMT)
4.4 Scheduling y gestión de recursos: asignación de tareas, concurrencia y paralelismo
4.5 Consideraciones de eficiencia energética y térmica
4.6 Arquitecturas de memoria y coherencia en entornos heterogéneos
4.7 Patrones de diseño y optimización: rendimiento vs consumo
4.8 Herramientas y entornos de desarrollo: compiladores, depuradores, simuladores
4.9 Métricas de rendimiento y pruebas de rendimiento específicas para sistemas heterogéneos
4.10 Aplicaciones navales y casos de estudio: simulación, procesamiento de señales y visión
5.1 Fundamentos de la Arquitectura Heterogénea: CPU, GPU, NPU.
5.2 Introducción a la Programación Heterogénea: OpenCL, CUDA, OpenMP.
5.3 Conceptos de Scheduling y Planificación de Tareas en Sistemas Heterogéneos.
5.4 Principios de Gestión Térmica y Energética en Arquitecturas Heterogéneas.
5.5 Desafíos y Oportunidades de la Computación Heterogénea.
5.6 Herramientas y Entornos de Desarrollo para la Programación Heterogénea.
5.7 Análisis del Rendimiento y Optimización de Código en CPU/GPU/NPU.
5.8 Diseño de Aplicaciones para Arquitecturas Heterogéneas: Ejemplos Prácticos.
5.9 Introducción a la Inteligencia Artificial y Machine Learning en Hardware Heterogéneo.
5.10 Tendencias Futuras y Evolución de la Computación Heterogénea.
6.1 Introducción a la computación heterogénea: conceptos y evolución.
6.2 Arquitecturas CPU, GPU y NPU: características y diferencias clave.
6.3 Paradigmas de programación: programación paralela y distribuida.
6.4 Modelos de memoria: acceso a datos en sistemas heterogéneos.
6.5 Herramientas y entornos de desarrollo: compiladores, depuradores y bibliotecas.
6.6 Sistemas operativos y entornos de ejecución para computación heterogénea.
6.7 Fundamentos de la planificación y el scheduling en arquitecturas heterogéneas.
6.8 Análisis de rendimiento y métricas en sistemas heterogéneos.
6.9 Casos de uso y aplicaciones iniciales de la computación heterogénea.
6.10 Tendencias futuras y desafíos en la computación heterogénea.
7.1 Conceptos fundamentales de la arquitectura heterogénea: CPU, GPU, NPU.
7.2 Paralelismo y computación en diferentes tipos de procesadores.
7.3 Introducción a la programación heterogénea: OpenCL, CUDA, OpenMP.
7.4 Primeros pasos en la optimización de código para CPU/GPU/NPU.
7.5 Visión general del scheduling y gestión de recursos en sistemas heterogéneos.
7.6 Principios básicos de la gestión térmica y energética.
7.7 Herramientas y entornos de desarrollo para la computación heterogénea.
7.8 Ejemplos prácticos y casos de estudio introductorios.
7.9 Tendencias futuras en computación heterogénea.
7.10 Introducción al modelado y simulación de sistemas heterogéneos.
8.1 Fundamentos de la Arquitectura Heterogénea: CPU, GPU, NPU
8.2 Paradigmas de Programación en Sistemas Heterogéneos
8.3 Introducción al Scheduling y la Planificación de Tareas
8.4 Modelado y Simulación de Sistemas Heterogéneos
8.5 Conceptos Básicos de Optimización Térmica y Energética
8.6 Herramientas y Entornos de Desarrollo para Computación Heterogénea
8.7 Ejemplos de Aplicaciones en la Vida Real
8.8 Métricas de Rendimiento y Eficiencia Energética
8.9 Desafíos y Tendencias Futuras en Computación Heterogénea
8.10 Estudio de Casos: Arquitecturas Heterogéneas en la Industria
9.1 Introducción a la Computación Heterogénea: Conceptos y Evolución
9.2 Arquitectura CPU: Fundamentos y Rendimiento
9.3 Arquitectura GPU: Fundamentos y Paralelismo
9.4 Arquitectura NPU: Fundamentos y Aplicaciones
9.5 Modelos de Programación Heterogénea: CPU, GPU, NPU
9.6 Introducción al Scheduling: Planificación de Tareas
9.7 Gestión Térmica y Energética: Conceptos Básicos
9.8 Herramientas de Análisis y Monitoreo en Sistemas Heterogéneos
9.9 Casos de Estudio: Aplicaciones en la Vida Real
9.10 Desafíos y Tendencias Futuras en Arquitecturas Heterogéneas
10.1 Introducción a la arquitectura CPU/GPU/NPU.
10.2 Principios de programación heterogénea.
10.3 Conceptos básicos de planificación y scheduling.
10.4 Fundamentos de la gestión térmica y energética.
1.5 Componentes y diseño de sistemas heterogéneos.
10.6 Tipos de memoria y jerarquía en arquitecturas heterogéneas.
10.7 Modelos de programación comunes (OpenCL, CUDA, etc.).
10.8 Introducción a las herramientas de desarrollo y depuración.
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
Director Académico del Departamento PTW — Motorcycle & Two-Wheel Engineering
Profesor de Ingeniería de Motocicletas, Dinámica de Vehículos de Dos Ruedas, Chasis, Suspensiones y Sistemas de Propulsión
El Prof. Hiroshi Nakamura, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del Dpto. de Motorcycle & Two-Wheel Engineering — PTW de SEIUM y responsable de ingeniería de motocicletas, dinámica, chasis, suspensiones, propulsión térmica y eléctrica, telemetría y validación experimental.
Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute
Profesor de Ingeniería Aeroespacial, Helicópteros, Tiltrotor, eVTOL, Aviónica y Sistemas de Vuelo
El Dr. James Whitmore, de nacionalidad británica, es Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute y responsable de ingeniería aeroespacial, diseño de aeronaves, helicópteros, eVTOL, movilidad aérea, aviónica, control de vuelo, sistemas espaciales y certificación.
Director Académico del Departamento EMH — Electromobility, Batteries & Hydrogen
Profesor de Electromovilidad, Ingeniería de Baterías, Sistemas BMS, Electrónica de Potencia e Hidrógeno Aplicado a la Movilidad
El Dr. Markus Schneider, de nacionalidad alemana, es Director Académico del Dpto. de Electromobility, Batteries & Hydrogen — EMH de SEIUM y responsable de electromovilidad, baterías, BMS, electrónica de potencia, infraestructura de recarga e hidrógeno aplicado al transporte.
Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI
Profesor de Ingeniería Motorsport, Dinámica Vehicular, Aerodinámica de Competición y Race Performance Engineering
El Dr. Alessandro Moretti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI y responsable de ingeniería motorsport, dinámica vehicular, aerodinámica de competición, chasis, suspensiones, telemetría y optimización del rendimiento en pista.
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación