se focaliza en el desarrollo avanzado de modelos predictivos espaciotemporales integrando telemetría en tiempo real, SIG y algoritmos de inteligencia artificial geoespacial para generación de mapas de riesgo dinámicos aplicados a aeronaves eVTOL y plataformas UAM. Este enfoque multidisciplinario combina machine learning, sistemas de posicionamiento satelital (GNSS), análisis vectorial/espectral y técnicas de fusión sensorial para optimizar la planificación de rutas, gestión de tráfico aéreo y predicción de eventos ambientales críticos. Las áreas troncales incluyen modelado estadístico, sistemas de información geográfica avanzados (GIS), telemetría satelital y simulación numérica con soporte en CFD y herramientas de HIL integradas a plataformas de control vuelo automatizado (AFCS/FBW).
Las capacidades de laboratorio incorporan sistemas de adquisición de datos robustos para telemetría, validación de modelos con pruebas en entornos SIL y HIL bajo normativa aplicable internacional en seguridad operacional, incluyendo trazabilidad según parámetros de confiabilidad y gestión de riesgos; cumpliendo con estándares para certificación en sectores aeroespaciales civiles y UAM. La alineación normativa cubre requisitos técnicos similares a ARP4754A y ARP4761, garantizando integridad en seguridad funcional y análisis de fallo. La empleabilidad se orienta a roles como ingeniero de sistemas geoespaciales, analista de riesgos aeronáuticos, especialista en telemetría, ingeniero de datos geoespaciales, y gestor de operaciones UAM.
4.700 €
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.
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 sugeridos: Conocimientos básicos en aerodinámica, control y estructuras. Dominio del inglés (ES/EN) con un nivel B2+ o C1. Se ofrecen programas de apoyo (bridging tracks) para cubrir posibles carencias.
1.1 GeoAI en entornos navales: fundamentos y aplicaciones
1.2 Cartografía dinámica: conceptos, actualizaciones en tiempo real y visualización
1.3 Telemetría naval: integración de datos geoespaciales y normalización
1.4 Fuentes de datos geoespaciales: AIS, imágenes satelitales y sensores a bordo
1.5 Arquitecturas de datos para GeoAI: ingestión, almacenamiento y procesamiento
1.6 Modelos de predicción espaciotemporal: fundamentos, ML y métodos geoespaciales
1.7 Herramientas y entornos: GIS, Python, R y plataformas de nube
1.8 Calidad, gobernanza y seguridad de datos geoespaciales: estándares y control de acceso
1.9 Evaluación de desempeño de GeoAI: métricas, validación y pruebas
1.10 Caso práctico: simulación naval con cartografía dinámica y criterio go/no-go con matriz de riesgos
2.1 GeoAI: fundamentos, conceptos clave y alcance de la inteligencia espacial aplicados a operaciones navale
2.2 Cartografía Dinámica: arquitecturas de datos, ingestión de fuentes (AIS, satélite, radar) y actualizaciones en tiempo real
2.3 Predicción Espaciotemporal: modelos y técnicas para pronósticos marinos (oleaje, viento, temperatura) con estimación de incertidumbre
2.4 Telemetría Naval: flujos de datos, sensores, normalización y calidad de datos para alimentar GeoAI
2.5 Análisis Geoespacial Inteligente: ML/IA para detección de cambios, clasificación de zonas de riesgo y optimización de rutas
2.6 Integración y Gobernanza de Datos Geoespaciales: pipelines, interoperabilidad, estándares y control de versiones
2.7 Herramientas y Plataformas: GIS y bibliotecas Python (GeoPandas, rasterio), ML frameworks y despliegue en la nube
2.8 Ética, Seguridad y Cumplimiento: protección de datos, privacidad, derechos de uso y mitigación de sesgos
2.9 Casos de Uso Navales: aplicaciones prácticas como mapas de riesgo, navegación segura y telemetría para mantenimiento
2.10 Caso Práctico: go/no-go con matriz de riesgo y plan de mitigación
3.1 GeoAI en el Sector Naval: fundamentos y alcance**
3.2 Telemetría Naval: recopilación de datos, sensores y estándares**
3.3 Cartografía Dinámica: visualización en tiempo real y capas de riesgo**
3.4 Predicción espaciotemporal: conceptos y modelos iniciales**
3.5 Integración de datos geoespaciales: calidad, gobernanza e interoperabilidad**
3.6 Arquitecturas de GeoAI para la navegación: pipelines, data lakes y microservicios**
3.7 Herramientas y plataformas: GIS, ML y soluciones en la nube para uso naval**
3.8 Seguridad, cumplimiento y ética de la Geoingeniería naval**
3.9 Casos prácticos introductorios: puertos, rutas marítimas y zonas de riesgo**
3.10 Evaluación inicial y ejercicios de laboratorio: mapeo, consulta de datos y visualización**
4.1 GeoAI aplicada a Telemetría Naval: integración de sensores, streaming de datos y fusión espaciotemporal
4.2 Cartografía Dinámica para Operaciones Navales: mapas en tiempo real, capas de riesgo y navegación
4.3 Predicción Espaciotemporal de Riesgos Marinos: modelos climáticos, mareas, oleaje e incidentes
4.4 Inteligencia Geoespacial para Detección de Amenazas: detección de patrones, anomalías y alertas
4.5 Arquitecturas de Datos Geo para Telemetría: MBSE/PLM, trazabilidad y flujos de datos
4.6 Visualización Geoespacial y Dashboards de Mando: interoperabilidad, UX y paneles en tiempo real
4.7 Gestión de Riesgos y decisiones con GeoAI: escenarios, matrices de riesgo y go/no-go
4.8 Preparación tecnológica y madurez: TRL, CRL y SRL aplicados a telemetría naval
4.9 Propiedad Intelectual, Certificaciones y Cumplimiento: normativas, patentes y time-to-market
4.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos en telemetría y mapas de riesgo naval
5.1 Fundamentos de GeoAI y su Aplicación en el Sector Naval
5.2 Cartografía Dinámica: Creación y Visualización de Mapas Interactivos
5.3 Predicción Espaciotemporal: Modelado y Análisis de Datos en el Ámbito Naval
5.4 Telemetría Naval: Recopilación y Análisis de Datos en Tiempo Real
5.5 Mapas de Riesgo Naval: Identificación y Evaluación de Riesgos Geoespaciales
5.6 Aplicaciones de GeoAI en la Ingeniería Naval
5.7 Integración de Datos Geoespaciales y Sistemas de Información Geográfica (SIG)
5.8 Análisis de Datos Geoespaciales para la Gestión de Riesgos
5.9 Herramientas y Tecnologías para la GeoAI Naval
5.10 Estudios de Caso: Aplicaciones Prácticas de GeoAI en el Sector Naval
6.1 Introducción a la GeoAI en el contexto naval
6.2 Fundamentos de la cartografía y los sistemas de información geográfica (SIG)
6.3 Aplicaciones de la GeoAI en la planificación y gestión marítima
6.4 Conceptos de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) en GeoAI
6.5 Herramientas y plataformas de GeoAI para el análisis naval
6.6 Ética y consideraciones de privacidad en la GeoAI naval
7.1 Introducción a GeoAI y su aplicación en el ámbito naval
7.2 Fundamentos de cartografía dinámica: creación y visualización de mapas interactivos
7.3 Predicción espaciotemporal: modelos y técnicas para análisis naval
7.4 Aplicación de GeoAI en la telemetría naval: análisis de datos y detección de anomalías
7.5 Cartografía dinámica aplicada a la gestión de riesgos: identificación y visualización de zonas de peligro
7.6 Predicción espaciotemporal para escenarios de riesgo naval: simulaciones y pronósticos
7.7 Integración de GeoAI y cartografía dinámica en sistemas de información geográfica naval
7.8 Herramientas y plataformas para el análisis geoespacial y la predicción naval
7.9 Estudios de caso: aplicación de GeoAI y cartografía en la ingeniería naval
7.10 Mapas de riesgo naval: creación y análisis mediante GeoAI y predicción espaciotemporal
8.1 Fundamentos de la GeoInteligencia: Conceptos y Aplicaciones Navales
8.2 Datos Geoespaciales: Fuentes, Tipos y Formatos Relevantes para la Navegación
8.3 Sistemas de Información Geográfica (SIG) en el Entorno Naval: Herramientas y Técnicas
8.4 Cartografía Dinámica: Creación y Visualización de Mapas Interactivos para Operaciones Navales
8.5 Predicción Espaciotemporal: Modelado y Pronóstico de Variables Marítimas
8.6 Análisis de Riesgos en el Ámbito Naval: Identificación y Evaluación
8.7 Telemetría Naval: Recolección y Análisis de Datos en Tiempo Real
8.8 Integración de GeoInteligencia en la Toma de Decisiones Navales
8.9 Aplicaciones Específicas: Navegación, Vigilancia y Gestión de Recursos
8.10 Estudio de Casos: Ejemplos de Implementación Exitosa de GeoInteligencia Naval
9.1 Fundamentos de GeoAI en el entorno naval
9.2 Introducción a la cartografía dinámica para aplicaciones navales
9.3 Principios de la predicción espaciotemporal en el contexto naval
9.4 Integración de GeoAI y cartografía dinámica
9.5 Aplicaciones de la predicción espaciotemporal en el análisis de riesgos navales
9.6 GeoAI para telemetría naval y monitoreo
9.7 Análisis de datos geoespaciales para la ingeniería naval
9.8 Herramientas y tecnologías clave en GeoAI y cartografía dinámica
9.9 Estudios de caso: ejemplos prácticos en el ámbito naval
9.10 Desafíos y oportunidades futuras en GeoAI para la industria naval
10.1 Introducción a GeoAI en el contexto naval: conceptos clave y aplicaciones.
10.2 Fundamentos de Cartografía Dinámica: creación y visualización de mapas interactivos.
10.3 Predicción Espaciotemporal: modelos y técnicas para análisis de datos geoespaciales.
10.4 Riesgos Navales: identificación, evaluación y gestión mediante GeoAI.
10.5 Telemetría Naval: recolección y análisis de datos en tiempo real.
10.6 Integración de GeoAI en plataformas navales: casos de estudio.
10.7 Herramientas y software para GeoAI y cartografía dinámica.
10.8 Proyecto final: desarrollo de un mapa de riesgo naval predictivo.
10.9 Análisis de datos: interpretación de resultados y toma de decisiones.
10.10 Presentación del proyecto final: evaluación y conclusiones.
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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”).