El Curso de Optimización de Autonomía mediante IA explora el uso de inteligencia artificial (IA) para maximizar la eficiencia y el rendimiento en diversas aplicaciones, desde vehículos eléctricos hasta sistemas de energía renovable. Se centra en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de optimización para predecir y mejorar la duración de la batería, la gestión de la energía y la autonomía general. Incluye el análisis de datos masivos, la simulación de escenarios y la aplicación de modelos predictivos para minimizar el consumo energético y extender la distancia de funcionamiento.
El curso proporciona herramientas y conocimientos para implementar soluciones de IA en el diseño de sistemas, la planificación de rutas y la gestión de flotas, optimizando así el rendimiento y la sostenibilidad. Se aborda la aplicación práctica en sectores como el transporte, la logística y la energía, preparando a los participantes para roles profesionales en optimización de recursos, análisis de datos energéticos y desarrollo de software de IA, todo ello para impulsar la eficiencia y reducir el impacto ambiental.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): optimización de autonomía, inteligencia artificial, aprendizaje automático, eficiencia energética, vehículos eléctricos, gestión de energía, modelos predictivos, datos masivos, simulación de escenarios, optimización de recursos.
699 €
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. Optimización de la Autonomía Naval con IA: Evaluación y Eficiencia de Sistemas de Propulsión
Requisitos Sugeridos: Se recomienda contar con conocimientos básicos de aerodinámica, sistemas de control y estructuras. Se requiere un nivel de inglés o español B2+ o C1. Ofrecemos recursos de apoyo (bridging tracks) para fortalecer tus conocimientos previos.
2.1 Introducción a la inteligencia artificial en la propulsión naval.
2.2 Fundamentos del modelado de propulsores.
2.3 Recopilación y preparación de datos para IA.
2.4 Selección y aplicación de algoritmos de aprendizaje automático.
2.5 Modelado del rendimiento de propulsores con IA.
2.6 Validación y verificación de modelos de IA.
2.7 Optimización del diseño de propulsores mediante IA.
2.8 Análisis de la sensibilidad y simulación de escenarios.
2.9 Implementación práctica de modelos de IA en software.
2.10 Estudio de casos y ejemplos de éxito en la industria naval.
3.1 Introducción al diseño y análisis de hélices.
3.2 Principios fundamentales de la hidrodinámica.
3.3 Modelado de hélices con IA: parámetros y variables clave.
3.4 Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para el diseño.
3.5 Análisis del rendimiento de hélices mediante simulación.
3.6 Optimización del diseño de hélices para eficiencia.
3.7 Consideraciones de cavitación y ruido.
3.8 Herramientas y software para el diseño y análisis de hélices.
3.9 Estudio de casos y ejemplos prácticos.
3.10 Tendencias futuras en el diseño de hélices con IA.
4.1 Introducción a la simulación y evaluación de rotores.
4.2 Fundamentos de la dinámica de fluidos computacional (CFD).
4.3 Modelado de rotores mediante CFD y IA.
4.4 Simulación del flujo alrededor de rotores.
4.5 Evaluación del rendimiento de rotores: empuje, potencia, eficiencia.
4.6 Análisis de la interacción rotor-casco.
4.7 Optimización del diseño de rotores mediante simulación y IA.
4.8 Validación y calibración de modelos de simulación.
4.9 Software y herramientas para la simulación de rotores.
4.10 Estudios de casos y aplicaciones prácticas.
5.1 Introducción a la evaluación y eficiencia de sistemas de propulsión.
5.2 Componentes clave de los sistemas de propulsión naval.
5.3 Evaluación del rendimiento de los sistemas de propulsión.
5.4 Optimización de la eficiencia energética.
5.5 Aplicación de IA para la evaluación y mejora de sistemas.
5.6 Análisis de datos de sensores y telemetría.
5.7 Modelado y simulación de sistemas de propulsión.
5.8 Estrategias de mantenimiento predictivo.
5.9 Estudio de casos y ejemplos de eficiencia.
5.10 Futuro de los sistemas de propulsión con IA.
6.1 Introducción al análisis y mejora de la propulsión naval.
6.2 Revisión de los principios de la propulsión.
6.3 Análisis de datos de rendimiento de propulsión.
6.4 Identificación de áreas de mejora.
6.5 Aplicación de IA para la optimización.
6.6 Diseño de estrategias de mejora.
6.7 Simulación y evaluación de mejoras propuestas.
6.8 Implementación de cambios y monitoreo de resultados.
6.9 Estudios de casos y ejemplos prácticos.
6.10 Tendencias futuras en la mejora de la propulsión con IA.
7.1 Introducción al análisis y modelado de rotores.
7.2 Tipos de rotores y sus características.
7.3 Principios de la hidrodinámica de rotores.
7.4 Modelado de rotores con IA.
7.5 Análisis de rendimiento de rotores: empuje, par, potencia.
7.6 Simulación del flujo alrededor de rotores.
7.7 Optimización del diseño de rotores con IA.
7.8 Software y herramientas de modelado y análisis.
7.9 Estudios de casos y aplicaciones prácticas.
7.10 Tendencias futuras en el análisis y modelado de rotores con IA.
8.1 Introducción al estudio y evaluación de palas propulsoras.
8.2 Diseño y fabricación de palas propulsoras.
8.3 Análisis hidrodinámico de palas.
8.4 Evaluación del rendimiento y la eficiencia.
8.5 Consideraciones de cavitación y ruido.
8.6 Aplicación de IA para la optimización de palas.
8.7 Selección de materiales y procesos de fabricación.
8.8 Pruebas y validación de palas propulsoras.
8.9 Estudios de casos y ejemplos prácticos.
8.10 Futuro del diseño y evaluación de palas con IA.
9.1 Introducción al diseño y simulación de rotores.
9.2 Principios de diseño de rotores navales.
9.3 Metodologías de simulación de rotores.
9.4 Diseño de rotores asistido por IA.
9.5 Simulación del rendimiento de rotores.
9.6 Optimización del diseño de rotores.
9.7 Consideraciones de cavitación y ruido.
9.8 Validación y verificación de modelos.
9.9 Software y herramientas de diseño y simulación.
9.10 Estudios de casos y aplicaciones prácticas.
2.2 Introducción al Diseño de Hélices Navales con IA
2.2 Fundamentos de Análisis de Hélices: Teoría y Métodos Numéricos
2.3 Modelado con IA para el Diseño de Hélices
2.4 Optimización de Hélices Navales utilizando Algoritmos Genéticos e IA
2.5 Simulación de Flujo alrededor de Hélices: CFD y IA
2.6 Evaluación de Rendimiento de Hélices: Empuje, Par y Eficiencia
2.7 Análisis de Cavitación en Hélices Navales con IA
2.8 Diseño y Análisis de Hélices para Diferentes Tipos de Buques
2.9 Integración de IA en el Proceso de Diseño de Hélices: Estudios de Caso
2.20 Tendencias Futuras: IA y la Evolución del Diseño de Hélices Navales
3.3 Introducción a la simulación de rotores: fundamentos y tipos de rotores navales
3.2 Modelado CFD para rotores: principios y aplicaciones
3.3 Simulación de rotores con IA: algoritmos y técnicas avanzadas
3.4 Análisis de rendimiento de rotores: eficiencia, empuje y par
3.5 Evaluación de la cavitación en rotores: detección y mitigación
3.6 Optimización del diseño de rotores con IA: búsqueda de soluciones óptimas
3.7 Simulación de rotores en diferentes condiciones operativas: olas y corrientes
3.8 Análisis de la vida útil y fatiga de los rotores: métodos y herramientas
3.9 Integración de datos y análisis de resultados: visualización y reporte
3.30 Casos de estudio: aplicaciones reales y ejemplos prácticos
4.4 Conceptos de eficiencia en sistemas de propulsión naval
4.2 Modelado de la resistencia al avance y su impacto
4.3 Diseño de hélices y optimización CFD
4.4 Selección de materiales y su influencia en la eficiencia
4.5 Inteligencia Artificial en la optimización del rendimiento
4.6 Análisis de la eficiencia energética en sistemas de propulsión
4.7 Evaluación y mejora de la eficiencia en diferentes condiciones de operación
4.8 Simulación y análisis de sistemas de propulsión con IA
4.9 Estudios de casos y aplicaciones prácticas
4.40 Futuro de la optimización de la propulsión naval con IA
5.5 Fundamentos de IA en Autonomía Naval
5.5 Modelado de Propulsores: Principios y Técnicas
5.3 Introducción al Rendimiento de Propulsores: Parámetros Clave
5.4 IA para la Optimización del Rendimiento: Algoritmos y Aplicaciones
5.5 Estudio de Casos: Modelado y Rendimiento de Propulsores
5.5 Introducción al Diseño de Hélices: Geometría y Principios
5.5 Análisis de Hélices con IA: Herramientas y Métodos
5.3 Optimización del Diseño de Hélices: Aspectos Clave
5.4 Estudios de Casos: Diseño y Análisis de Hélices
5.5 Implementación y Evaluación del Diseño de Hélices
3.5 Introducción a la Simulación de Rotores: Métodos y Técnicas
3.5 IA en la Simulación de Rotores: Análisis de Datos
3.3 Evaluación del Rendimiento de Rotores: Parámetros Clave
3.4 Estudios de Casos: Simulación y Evaluación de Rotores
3.5 Implementación de la Simulación de Rotores
4.5 Sistemas de Propulsión: Componentes y Funcionamiento
4.5 IA para la Evaluación de la Eficiencia: Análisis de Datos
4.3 Optimización de la Eficiencia del Sistema de Propulsión
4.4 Estudios de Casos: Evaluación y Eficiencia de Sistemas
4.5 Implementación y Mejora de la Eficiencia
5.5 Análisis de la Propulsión Naval: Métodos y Técnicas
5.5 IA para la Mejora de la Propulsión: Algoritmos y Aplicaciones
5.3 Optimización del Diseño de Propulsión
5.4 Estudios de Casos: Análisis y Mejora de la Propulsión
5.5 Implementación y Evaluación de las Mejoras
6.5 Análisis de Rotores: Métodos y Técnicas
6.5 IA para el Modelado de Rotores: Herramientas y Métodos
6.3 Optimización del Diseño de Rotores
6.4 Estudios de Casos: Análisis y Modelado de Rotores
6.5 Implementación y Evaluación del Modelado
7.5 Estudio de Palas Propulsoras: Geometría y Diseño
7.5 IA para la Evaluación de Palas Propulsoras: Métodos y Técnicas
7.3 Optimización del Diseño de Palas
7.4 Estudios de Casos: Estudio y Evaluación de Palas
7.5 Implementación y Evaluación del Diseño de Palas
8.5 Introducción al Diseño de Rotores: Principios y Técnicas
8.5 IA para la Simulación de Rotores: Herramientas y Métodos
8.3 Optimización del Diseño de Rotores
8.4 Estudios de Casos: Diseño y Simulación de Rotores
8.5 Implementación y Evaluación del Diseño
6.6 Introducción al modelado de rotores: conceptos y fundamentos
6.2 Diseño de rotores: principios y variables clave
6.3 Modelado numérico de rotores: CFD y elementos finitos
6.4 Análisis de rendimiento de rotores: empuje, potencia y eficiencia
6.5 Influencia del entorno en el modelado de rotores
6.6 Validación de modelos de rotores: pruebas y calibración
6.7 Aplicaciones de IA en el modelado de rotores
6.8 Optimización de rotores con IA: algoritmos y técnicas
6.9 Estudios de caso: modelado y análisis de rotores en la práctica
6.60 Tendencias futuras en el modelado de rotores con IA
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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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