El Curso de Validación de IA en Aeronáutica se centra en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para mejorar la precisión, eficiencia y seguridad en el diseño, operación y mantenimiento de aeronaves. Cubre la validación de modelos de IA para la detección de anomalías, el análisis predictivo y la optimización de sistemas aeronáuticos, integrando herramientas de procesamiento de datos y simulación con regulaciones como EASA y FAA. Se exploran casos de uso en control de vuelo autónomo, diagnóstico de fallos y gestión de mantenimiento predictivo.
El curso ofrece formación práctica en entornos de desarrollo de IA, utilizando datos de sensores aeronáuticos y simulaciones para validar algoritmos y modelos. Se aborda la interpretación de resultados, la gestión de riesgos asociados a la IA, y el cumplimiento de las normativas de seguridad. Los participantes adquirirán habilidades para roles como científicos de datos aeronáuticos, ingenieros de IA para la aviación y especialistas en validación de modelos, impulsando la innovación en la industria aeroespacial.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): inteligencia artificial, aprendizaje automático, validación de IA, aeronáutica, análisis predictivo, detección de anomalías, control de vuelo autónomo, mantenimiento predictivo, datos de sensores, modelado de IA.
620 €
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: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
1.1. Introducción a la inteligencia artificial y su aplicación en sistemas aeronáuticos
1.2. Evolución de los sistemas inteligentes en aviación y automatización de operaciones
1.3. Tipologías de IA utilizadas en aeronáutica: aprendizaje automático, redes neuronales y sistemas híbridos
1.4. Aplicaciones de IA en mantenimiento, navegación, operaciones y seguridad aérea
1.5. Diferencias entre sistemas tradicionales basados en reglas y sistemas basados en aprendizaje automático
1.6. Conceptos básicos de validación, verificación y certificación de sistemas aeronáuticos con IA
2.1. Características de los datos aeronáuticos y requisitos de calidad
2.2. Fuentes de datos para sistemas IA: sensores, registros de vuelo y mantenimiento
2.3. Preparación, limpieza y etiquetado de datos para entrenamiento de modelos
2.4. Desarrollo básico de modelos de aprendizaje automático aplicados a aviación
2.5. Sobreajuste, generalización y limitaciones de los modelos inteligentes
2.6. Gestión de trazabilidad de datos y modelos durante el ciclo de vida del sistema
3.1. Principios de Verification & Validation (V&V) aplicados a inteligencia artificial
3.2. Diferencias entre validar algoritmos convencionales y modelos de aprendizaje automático
3.3. Definición de requisitos funcionales y criterios de aceptación para sistemas IA
3.4. Métodos de prueba de rendimiento, precisión y robustez del modelo
3.5. Evaluación de comportamiento del sistema ante escenarios no previstos
3.6. Elaboración de evidencias técnicas para procesos de validación aeronáutica
4.1. Principios de seguridad operacional aplicados a sistemas inteligentes
4.2. Identificación de riesgos asociados al uso de IA en aeronaves
4.3. Análisis de fallos y comportamiento inesperado de modelos inteligentes
4.4. Robustez frente a errores de datos, ruido y condiciones adversas
4.5. Explicabilidad e interpretación de decisiones tomadas por sistemas IA
4.6. Desarrollo de estrategias de mitigación y control del riesgo tecnológico
5.1. Introducción al marco regulatorio de sistemas IA en aviación
5.2. Principios de certificación aeronáutica aplicados a tecnologías emergentes
5.3. Procesos de aprobación y evaluación de sistemas inteligentes embarcados
5.4. Gestión documental y generación de evidencias para autoridades aeronáuticas
5.5. Estándares de seguridad, calidad y desarrollo aplicables a sistemas críticos
5.6. Tendencias regulatorias internacionales para inteligencia artificial aeronáutica
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”).
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