El Diplomado en Planificación de Trayectorias (Sampling/Graph/Optimization) profundiza en el desarrollo de algoritmos y técnicas avanzadas para la planificación de rutas y la toma de decisiones en diversos entornos, integrando metodologías de muestreo, teoría de grafos y optimización. Se centra en la aplicación de modelos matemáticos y computacionales para la resolución de problemas complejos de planificación, abarcando áreas como la robótica móvil, la logística y la navegación autónoma.
El diplomado proporciona herramientas prácticas para la implementación de estrategias de búsqueda en grafos, optimización de rutas y planificación probabilística, utilizando software especializado y abordando desafíos relacionados con la incertidumbre y la dinámica del entorno. Esta formación prepara para roles como ingenieros de robótica, científicos de datos, especialistas en logística y desarrolladores de software de planificación, mejorando la capacidad de análisis y diseño en aplicaciones avanzadas.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): planificación de trayectorias, sampling, teoría de grafos, optimización, robótica móvil, logística, navegación autónoma, algoritmos de búsqueda, planificación probabilística, incertidumbre, software de planificación.
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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.
4. Planificación Estratégica de Navegación: Sampling, Grafos y Optimización
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.
**Requisitos recomendados:** Se recomienda una base sólida en conceptos de aerodinámica, sistemas de control y estructuras aeronáuticas. Se requiere un nivel de dominio del idioma inglés o español B2+ / C1. Se ofrecen cursos de nivelación (bridging tracks) para aquellos que necesiten fortalecer sus conocimientos previos.
Módulo 1 — Planificación Avanzada de Trayectorias: Sampling, Grafos y Optimización
1.1 Introducción a la Planificación Avanzada de Trayectorias Navales
1.2 Fundamentos de Sampling en Navegación: Generación y Análisis de Muestras
1.3 Aplicación de Grafos en la Representación de Entornos Marinos
1.4 Optimización de Trayectorias: Principios y Técnicas
1.5 Modelado de Restricciones en la Planificación de Rutas
1.6 Algoritmos de Búsqueda y Planificación: A*, Dijkstra y Similares
1.7 Integración de Datos Meteorológicos y Oceanográficos
1.8 Evaluación de Riesgos y Mitigación en Rutas Navales
1.9 Implementación Práctica en Sistemas de Navegación
1.10 Casos de Estudio: Planificación de Rutas Optimizadas
2.2 Fundamentos de la Planificación Naval: Introducción al Sampling, Grafos y Optimización.
2.2 Técnicas de Sampling en Navegación: Muestreo para la Toma de Decisiones.
2.3 Representación de Rutas Navales con Grafos: Modelado y Análisis.
2.4 Optimización de Rutas: Algoritmos y Estrategias Avanzadas.
2.5 Aplicación Práctica: Planificación de Trayectorias con Sampling, Grafos y Optimización.
2.6 Análisis de Datos y Evaluación de Riesgos en la Planificación Naval.
2.7 Software y Herramientas para la Planificación de Rutas.
2.8 Navegación Basada en el Rendimiento y Eficiencia Energética.
2.9 Integración de Sistemas de Navegación y Comunicación.
2.20 Estudios de Casos: Planificación Exitosa de Trayectorias Navales.
3.3 Introducción a la Planificación de Rutas Navales: Conceptos Clave
3.2 Fundamentos de Sampling en Navegación: Técnicas y Aplicaciones
3.3 Grafos en la Planificación Naval: Representación y Análisis
3.4 Optimización de Rutas Marítimas: Algoritmos y Métodos
3.5 Modelado de Trayectorias Navales: Consideraciones Ambientales y Geográficas
3.6 Implementación Práctica: Software y Herramientas de Planificación
3.7 Análisis de Riesgos y Mitigación en Rutas Navales
3.8 Estudio de Casos: Optimización de Rutas en Diferentes Escenarios
3.9 Navegación en Entornos Complejos: Estrechos, Canales y Zonas Restringidas
3.30 Tendencias Futuras en la Planificación de Trayectorias Navales: IA y Automatización
4.4 Introducción al Sampling en Planificación Naval Estratégica
4.2 Fundamentos de Grafos en Navegación: Representación de Escenarios
4.3 Optimización de Rutas: Algoritmos y Técnicas Clave
4.4 Análisis de Datos y Modelado en Trayectorias Navales
4.5 Simulación de Escenarios y Evaluación de Riesgos
4.6 Estrategias de Sampling para la Planificación Estratégica
4.7 Aplicación de Grafos en la Gestión de Flotas y Recursos
4.8 Optimización de Costos y Eficiencia en Rutas Navales
4.9 Estudios de Caso: Implementación de Sampling en la Práctica
4.40 Tendencias Futuras: Sampling, Grafos y Optimización en la Navegación
5.5 Fundamentos de la Planificación de Rutas Navales: Introducción al Sampling y sus Aplicaciones.
5.5 Representación del Entorno Naval: Modelado con Grafos para la Navegación.
5.3 Optimización de Rutas: Algoritmos y Técnicas para la Eficiencia Naval.
5.4 Análisis de Restricciones en Rutas Navales: Profundización en el Sampling.
5.5 Diseño de Rutas Óptimas: Implementación de Grafos en Entornos Complejos.
5.6 Evaluación de Desempeño de Rutas: Métricas y Análisis de la Optimización.
5.7 Integración de Datos en la Planificación: Herramientas de Sampling y Grafos.
5.8 Simulación y Validación de Rutas Navales Optimizadas.
5.9 Estudios de Caso: Aplicaciones Prácticas de la Optimización de Rutas.
5.50 Tendencias Futuras en el Diseño y Optimización de Rutas Navales.
6.6 Introducción a la Optimización de Trayectorias Navales: Fundamentos y Alcance
6.2 Análisis de Sampling: Técnicas y Aplicaciones en Navegación
6.3 Teoría de Grafos en Rutas Navales: Modelado y Representación
6.4 Métodos de Optimización: Aplicación a Trayectorias Marítimas
6.5 Implementación de Algoritmos: Estudio de Casos y Prácticas
6.6 Diseño de Rutas Óptimas: Consideraciones de Seguridad y Eficiencia
6.7 Evaluación de Riesgos y Mitigación: Análisis de Obstáculos y Condiciones Climáticas
6.8 Optimización de Costos y Tiempo: Análisis de Variables Clave
6.9 Software y Herramientas: Aplicaciones en la Planificación Naval
6.60 Tendencias Futuras: Avances en la Optimización de Trayectorias Navales
7.7 Cartografía Náutica y Sistemas de Información Geográfica (SIG)
7.2 Hidrografía y Levantamientos Marinos
7.3 Principios de Navegación: Derrota, Rumbo y Corrección
7.4 Modelado de Olas y Corrientes Marinas
7.7 Análisis de Riesgos en la Planificación de Rutas
7.6 Optimización de Rutas: Algoritmos y Métodos
7.7 Gestión de Flotas y Logística Naval
7.8 Impacto Ambiental y Sostenibilidad en el Diseño de Rutas
7.9 Legislación Marítima y Regulaciones de Navegación
7.70 Estudios de Caso: Optimización de Rutas en Diferentes Escenarios
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.
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