Ingeniería de Multimodalidad

Sobre nuestro Ingeniería de Multimodalidad

Ingeniería de Multimodalidad (Video, IMU, Radar, Texto Técnico)

— fusión y aprendizaje cruzado constituye un campo esencial para la integración avanzada de sensores y procesamiento de señales en plataformas aéreas como eVTOL y UAM. Este enfoque multidisciplinario combina tecnologías de IMU, radar y análisis de video con técnicas de procesamiento de lenguaje natural aplicadas al texto técnico, apoyándose en métodos de fusión sensorial y aprendizaje profundo para mejorar la percepción situacional y la navegación. La sinergia con áreas base como dynamics and control, aeroelasticidad y algoritmos de sensor fusion garantiza robustez y precisión en entornos complejos, optimizando sistemas de AFCS y FBW para vehículos de última generación.

Los laboratorios especializados permiten realizar simulaciones HIL/SIL y pruebas de integración de sensores bajo normativas internacionales aplicables, asegurando trazabilidad y conformidad con estándares de certificación como DO-160, DO-178C y ARP4761. Además, se evalúan condiciones de EMC, vibraciones y seguridad funcional para garantizar la robustez en ambientes aeronáuticos rigurosos. Esta formación habilita roles como ingeniero de integración de sistemas, analista de datos sensoriales, especialista en aprendizaje automático y ingeniero de certificación normativa, fundamentales en la industria aeroespacial actual.

Ingeniería de Multimodalidad

8.500 

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Dominio Integral de Sensores Navales: Fusión, Aprendizaje Cruzado y Aplicaciones Prácticas (Video, IMU, Radar, Texto)

  • Dominar la fusión multimodal de datos de sensores navales a partir de Video, IMU, Radar y Texto, con pipelines de preprocesado, sincronización temporal y fusión de características para una representación unificada.
  • Aplicar aprendizaje cruzado entre modalidades para mejorar la detección y la clasificación en entornos operativos con datos limitados, mediante transfer learning, aprendizaje auto-supervisado y estrategias de regularización entre sensores.
  • Desarrollar casos prácticos y aplicaciones para evaluación de rendimiento, validación en simulación y pruebas en campo, integrando Video, IMU, Radar y Texto, y considerando normas y protocolos de seguridad.

2. Fusión de Datos Navales: Video, IMU, Radar y Texto para Análisis Avanzado y Aprendizaje

  • Analizar integraciones entre Video, IMU, Radar y Texto para análisis avanzado y aprendizaje.
  • Dimensionar pipelines de fusión de datos entre Video, IMU, Radar y Texto con modelos multivista y técnicas de aprendizaje profundo para robustez y eficiencia.
  • Implementar modelos de aprendizaje para detección de anomalías, clasificación de eventos y predicción de comportamiento a partir de la fusión de Video, IMU, Radar y Texto.

3. Diseño y validación integral orientado al usuario (del modelado a la manufactura)

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. Ingeniería de Sistemas Navales: Fusión Multimodal de Datos (Video, IMU, Radar, Texto Técnico)

  • Analizar acoplos entre Video, IMU, Radar y texto técnico para lograr una fusión multimodal que mejore la percepción situacional y la detección de objetivos en ambientes navales.
  • Diseñar y calibrar arquitecturas de fusión de sensores para estimación de estado (pose, velocidad, orientación) y detección de anomalías con latencia baja y alta robustez.
  • Implementar pipelines de procesamiento en tiempo real con alineación temporal, normalización y validación experimental, evaluando rendimiento mediante métricas de precisión, robustez y escala.

1. Análisis Avanzado de Datos Navales: Fusión Multimodal (Video, IMU, Radar, Texto)

  • Analizar fusión multimodal de datos navales (video, IMU, radar y texto) para detección de eventos, seguimiento de objetivos y predicción de trayectoria en tiempo real.
  • Implementar preprocesamiento, alineación temporal y sincronización de streams entre modalidades, con calibración de sensores y reducción de ruido para garantizar consistencia de señales.
  • Aplicar modelos multimodales y fusión (early/mid/late fusion) con aprendizaje profundo para análisis de comportamiento, detección de anomalías y validación con casos reales.

6. Fusión Multimodal Naval: Video, IMU, Radar y Texto Técnico para Ingeniería de Precisión

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.

Para quien va dirigido nuestro:

Ingeniería de Multimodalidad

  • Ingenieros/as con titulación en Ingeniería Aeroespacial, Ingeniería Mecánica, Ingeniería Industrial, Ingeniería en Automática o campos relacionados, buscando profundizar en la integración de sistemas de navegación.
  • Expertos y profesionales que trabajan en la industria de OEM de rotorcraft/eVTOL (fabricantes de aeronaves de ala rotatoria y vehículos eléctricos de despegue y aterrizaje vertical), MRO (mantenimiento, reparación y revisión), consultoría aeronáutica y centros tecnológicos.
  • Ingenieros e investigadores con experiencia en áreas como Flight Test (pruebas en vuelo), certificación aeronáutica, aviónica, sistemas de control y dinámica de vuelo, interesados en especializarse en fusión de datos y aprendizaje cruzado.
  • Representantes de organismos reguladores y autoridades aeronáuticas, así como perfiles profesionales enfocados en UAM/eVTOL (movilidad aérea urbana/vehículos eléctricos de despegue y aterrizaje vertical), que necesiten adquirir competencias sólidas en compliance (cumplimiento normativo).

Requisitos recomendados: Se aconseja contar con conocimientos básicos en aerodinámica, control de sistemas y estructuras aeronáuticas. El dominio del idioma Español o Inglés a un nivel B2+ o C1 es fundamental. Ofrecemos bridging tracks (cursos de nivelación) para aquellos que necesiten reforzar sus conocimientos previos.

  • Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
  • Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
  • TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
  • Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
  • Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
  • Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.

1.1 Panorama general de sensores navales: clasificación, funciones y roles operativos
1.2 Video, IMU, Radar y Texto: características, resoluciones y limitaciones
1.3 Fundamentos de fusión de datos: conceptos, niveles de fusión y arquitectura de pipeline
1.4 Sincronización temporal y calibración entre sensores: mitigación de latencia y drift
1.5 Aprendizaje cruzado y transferencia en entornos navales: estrategias y casos
1.6 Técnicas de fusión multimodal: early fusion, late fusion y fusion híbrida
1.7 Aplicaciones prácticas de la fusión: detección, seguimiento, navegación y control
1.8 Evaluación y validación de sistemas de fusión: métricas, datasets y benchmarks
1.9 Desafíos operativos y consideraciones de seguridad: resiliencia ante ruido y ciberseguridad
1.10 Taller práctico: diseño de un pipeline de fusión para un conjunto de datos simulados

2.1 Fundamentos de fusión multimodal naval: Video, IMU, Radar y Texto
2.2 Aprendizaje cruzado y transferencia entre modalidades para sensores navales
2.3 Arquitecturas de fusión en tiempo real para buques y plataformas submarinas
2.4 Métodos de fusión: filtros probabilísticos y redes profundas para datos navales
2.5 Preprocesamiento y sincronización de señales: calibración de Video, IMU, Radar y normalización de Texto
2.6 Integración de datos para navegación autónoma y mantenimiento predictivo
2.7 Evaluación de rendimiento: métricas, conjuntos de datos y benchmarks navales multimodales
2.8 Resiliencia y seguridad de la fusión ante fallos de sensores y ciberamenazas
2.9 Integración con sistemas de combate y planificación operativa: interfases y estandarización
2.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo

3.1 Fusión Multimodal Naval: Ingeniería Inteligente – Fundamentos de integración de Video, IMU, Radar y Texto para ingeniería autónoma
3.2 Fusión Multimodal Naval: Ingeniería Inteligente – Infraestructura de datos, sincronización temporal y normalización de sensores
3.3 Fusión Multimodal Naval: Ingeniería Inteligente – Aprendizaje cruzado y transferencia entre modalidades para detección avanzada
3.4 Fusión Multimodal Naval: Ingeniería Inteligente – Arquitecturas MBSE/PLM para diseño, simulación y validación
3.5 Fusión Multimodal Naval: Ingeniería Inteligente – Ingeniería de precisión: calibración, co-registración y alineamiento espacial
3.6 Fusión Multimodal Naval: Ingeniería Inteligente – Analítica avanzada: detección de anomalías, predicción de fallas y mantenimiento proactivo
3.7 Fusión Multimodal Naval: Ingeniería Inteligente – Gobernanza de datos, seguridad, trazabilidad y cumplimiento
3.8 Fusión Multimodal Naval: Ingeniería Inteligente – Validación y verificación en simulación y pruebas de mar; métricas y benchmarks
3.9 Fusión Multimodal Naval: Ingeniería Inteligente – Resiliencia ante interferencias: robustez, ciberseguridad y degradación de sensor
3.10 Fusión Multimodal Naval: Ingeniería Inteligente – Casos prácticos: go/no-go con matrices de riesgo, costo y ROI

4.1 Fundamentos de fusión multimodal en sistemas navales: Video, IMU, Radar y Texto
4.2 Arquitecturas de integración: pipelines, sincronización y formatos
4.3 Preprocesamiento y normalización de señales: calibración y alineación temporal
4.4 Estrategias de fusión: fusión temprana vs fusión tardía y aprendizaje cruzado
4.5 Modelos y aprendizaje para fusión multimodal: redes neuronales y atención
4.6 Gestión de incertidumbre y robustez en datos fusionados
4.7 Evaluación de rendimiento y métricas para datos multimodales
4.8 Aplicaciones en ingeniería naval: navegación, detección, vigilancia y mantenimiento
4.9 Integración en MBSE y plataformas de simulación: trazabilidad y gestión de datos fusionados
4.10 Desafíos de seguridad, cumplimiento y gobernanza de datos en fusión multimodal naval

5.1 Fundamentos de Sensores Navales: Principios y Tipos (Video, IMU, Radar, Texto)
5.2 Integración y Calibración de Sensores: Técnicas y Mejores Prácticas (Video, IMU, Radar, Texto)
5.3 Fusión de Datos Sensorales: Algoritmos y Métodos (Video, IMU, Radar, Texto)
5.4 Aplicaciones Prácticas: Navegación, Detección y Seguimiento (Video, IMU, Radar, Texto)
5.5 Análisis Avanzado de Datos: Técnicas de Aprendizaje Automático (Video, IMU, Radar, Texto)
5.6 Ingeniería de Sistemas: Diseño y Optimización (Video, IMU, Radar, Texto)
5.7 Análisis de Rendimiento: Evaluación y Mejora Continua (Video, IMU, Radar, Texto)
5.8 Gestión de Datos: Almacenamiento y Procesamiento (Video, IMU, Radar, Texto)
5.9 Simulación y Modelado: Entornos Virtuales para Análisis (Video, IMU, Radar, Texto)
5.10 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales en la Industria Naval (Video, IMU, Radar, Texto)

6.1 Introducción a la Fusión Multimodal Naval: Fundamentos y Conceptos
6.2 Sensores Navales: Video, IMU, Radar y Fuentes de Texto
6.3 Adquisición y Preprocesamiento de Datos: Video, IMU, Radar y Texto
6.4 Técnicas de Fusión de Datos: Algoritmos y Métodos
6.5 Aplicaciones de la Fusión Multimodal: Navegación, Detección y Seguimiento
6.6 Ingeniería de Precisión: Mejora del Rendimiento y la Exactitud
6.7 Análisis de Resultados: Evaluación del Desempeño y Validacion
6.8 Herramientas y Software para la Fusión Multimodal Naval
6.9 Estudios de Caso: Aplicaciones Prácticas y Ejemplos
6.10 Futuro de la Fusión Multimodal Naval: Tendencias y Desafíos

7.1 Introducción a la Fusión Multimodal en Entornos Navales: Fundamentos y Aplicaciones
7.2 Sensores Navales: Video, IMU, Radar y Texto: Un Análisis Detallado
7.3 Preprocesamiento y Limpieza de Datos en la Fusión Multimodal Naval
7.4 Técnicas de Fusión de Datos: Algoritmos y Estrategias
7.5 Análisis de Datos y Extracción de Características: Video, IMU, Radar y Texto
7.6 Aprendizaje Automático y Fusión Multimodal para Aplicaciones Navales
7.7 Visualización y Presentación de Resultados: Interpretación de Datos Fusionados
7.8 Aplicaciones Prácticas: Casos de Estudio en la Ingeniería Naval
7.9 Desafíos y Consideraciones en la Implementación de Sistemas de Fusión
7.10 Tendencias Futuras en la Fusión Multimodal Naval

8.1 Introducción a la Fusión de Datos en Entornos Navales: Conceptos y Fundamentos
8.2 Sensores Navales: Video, IMU, Radar y Sistemas de Adquisición de Datos
8.3 Preprocesamiento y Calibración de Datos de Sensores Navales
8.4 Técnicas de Fusión de Datos: Video, IMU, Radar y Texto
8.5 Aplicaciones de la Fusión Multimodal: Navegación y Control de Plataformas Navales
8.6 Aplicaciones de la Fusión Multimodal: Detección y Seguimiento de Objetivos
8.7 Visualización y Análisis de Datos Fusionados
8.8 Herramientas y Software para la Fusión de Datos Navales
8.9 Estudios de Caso: Implementación de la Fusión en Sistemas Navales
8.10 Futuro de la Fusión de Datos en la Ingeniería Naval

9.1 Introducción a los Sensores Navales: Tipos y Funciones
9.2 Sensores de Video: Cámaras y Sistemas de Visión
9.3 Sensores IMU: Mediciones de Movimiento e Inclinación
9.4 Sensores Radar: Detección y Rango
9.5 Sensores de Texto: Datos e Informes Técnicos
9.6 Fusión de Datos: Principios y Técnicas
9.7 Aplicaciones Prácticas: Navegación, Vigilancia y Control
9.8 Aprendizaje Cruzado: Integración y Sinergia de Sensores
9.9 Casos de Estudio: Ejemplos Reales y Análisis
9.10 Evaluación y Pruebas: Verificación de la Precisión de los Sensores

10.1 Fundamentos de Sensores Navales: Video, IMU, Radar y Texto
10.2 Fusión de Datos: Principios y Técnicas
10.3 Aplicaciones Prácticas de la Fusión de Datos Navales
10.4 Implementación de la Fusión: Ejemplos y Estudios de Caso
10.5 Desafíos y Soluciones en la Fusión de Datos Navales
10.6 Evaluación y Validación de Sistemas de Fusión

  • Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
  • Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
  • Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
  • Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.

Proyectos tipo capstones

Admisiones, tasas y becas

  • Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósitoejemplos de proyectos o código (opcional).
  • Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
  • Tasas:
  • Pago único10% de descuento.
  • Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.

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F. A. Q

Preguntas frecuentes

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”).