Máster en Inteligencia Artificial Aplicada a la Marina
¿Por qué este master?
El Máster en Inteligencia Artificial Aplicada a la Marina te prepara para liderar la transformación digital del sector marítimo. Aprende a implementar soluciones de IA en áreas clave como la optimización de rutas, el mantenimiento predictivo de embarcaciones, la automatización de procesos y la seguridad marítima. Este programa combina la teoría con la práctica, utilizando herramientas de vanguardia y casos de estudio reales para que puedas aplicar tus conocimientos desde el primer día.
Ventajas diferenciales
- Foco en la industria marítima: Casos de uso y proyectos específicos del sector.
- Desarrollo de habilidades prácticas: Implementación de algoritmos y modelos de IA.
- Expertos del sector: Profesores con experiencia en IA y en la industria naval.
- Herramientas de última generación: Acceso a software y plataformas líderes en IA.
- Networking: Conexiones con empresas y profesionales del sector.
¿A quién va dirigido?
- Ingenieros navales y marítimos que buscan aplicar técnicas de IA en el diseño, operación y mantenimiento de buques e infraestructuras marinas.
- Oficiales de la marina mercante y militar interesados en optimizar la navegación, la seguridad y la toma de decisiones mediante sistemas inteligentes.
- Desarrolladores de software y consultores IT que quieren especializarse en soluciones de IA para la industria naval y la gestión portuaria.
- Investigadores y académicos que desean profundizar en el uso de IA para la modelización, simulación y automatización de procesos marinos.
- Profesionales de la industria offshore y energética que buscan mejorar la eficiencia y la seguridad en la exploración y explotación de recursos marinos mediante IA.
Flexibilidad de estudio
Adaptado a profesionales en activo: modalidad online flexible, contenidos actualizados y tutorías personalizadas para potenciar tu desarrollo profesional.
Objetivos y competencias
Optimizar la gestión de recursos y la logística naval:
«Implementar sistemas de mantenimiento predictivo y correctivo para minimizar tiempos de inactividad y optimizar el ciclo de vida de los equipos navales.»
Desarrollar sistemas de detección y respuesta ante amenazas marítimas:
Integrar datos de múltiples fuentes (radar, AIS, sonar, cámaras) para crear una imagen situacional completa y precisa, evaluando la credibilidad de la información y priorizando amenazas según su probabilidad e impacto potencial.
Diseñar y simular escenarios operativos complejos para la toma de decisiones estratégicas:
«Modelar flujos de tráfico marítimo, condiciones meteorológicas extremas y averías de sistemas críticos, integrando datos en tiempo real y análisis predictivos para optimizar rutas y recursos.»
Automatizar el análisis de datos oceanográficos para mejorar la predicción de patrones climáticos:
Desarrollar modelos predictivos robustos, validados con datos históricos y actualizados en tiempo real, integrando machine learning y herramientas de visualización para identificar tendencias climáticas significativas y comunicar resultados de forma efectiva a expertos y público general.
Implementar algoritmos de IA para la optimización de rutas de navegación y el consumo de combustible:
«Gestionar parámetros (viento, corriente, calado) y restricciones (ETA, zonas prohibidas) con modelos predictivos de consumo y optimización dinámica de la ruta.»
Crear modelos predictivos para el mantenimiento preventivo de sistemas navales:
Integrar datos de sensores, historial de fallos y condiciones operacionales para predecir fallos y optimizar programas de mantenimiento, minimizando tiempos de inactividad.
Plan de estudio - Módulos
- Fundamentos matemáticos de algoritmos de Machine Learning aplicados a sistemas navales: teoría de la optimización, estadística bayesiana y análisis de datos multivariantes
- Diseño y desarrollo de modelos predictivos para la navegación eficiente y segura en entornos marítimos complejos mediante aprendizaje supervisado y no supervisado
- Redes neuronales profundas (Deep Learning) y su implementación en el reconocimiento de patrones marítimos, detección de anomalías y predicción de condiciones meteorológicas adversas
- Algoritmos de refuerzo (Reinforcement Learning) para la toma de decisiones autónomas en operaciones navales, incluyendo maniobras evasivas y gestión de recursos en tiempo real
- Optimización multivariada para la planificación logística y rutas marítimas: técnicas avanzadas de programación lineal, entera y metaheurísticas aplicadas a la reducción de costos y tiempos
- Integración de sistemas IA con sensores AIS, GNSS, radar y LIDAR para mejorar la conciencia situacional y la respuesta en escenarios de seguridad marítima
- Implementación de modelos de aprendizaje federado para la cooperación entre unidades navales manteniendo la privacidad y seguridad de la información compartida
- Evaluación de riesgos mediante análisis predictivo y modelos probabilísticos para la gestión proactiva de incidentes marítimos y amenazas cibernéticas en sistemas críticos
- Técnicas avanzadas de preprocesamiento y enriquecimiento de datos marinos: manejo de datos faltantes, normalización, detección de outliers y fusión multisensor
- Despliegue y mantenimiento de modelos de Machine Learning en plataformas Navales de borde (edge computing) y en la nube para soporte a operaciones en tiempo real
- Estudio de casos reales y simulaciones en ambientes virtuales para validar y mejorar algoritmos de IA aplicados a operaciones navales y seguridad marítima
- Aspectos regulatorios, éticos y de ciberseguridad en la integración de IA en sistemas navales: normativa internacional y protección de infraestructuras críticas
- Fundamentos de Sistemas Inteligentes: definiciones, arquitecturas y evolución en entornos navales
- Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado aplicados a la detección de amenazas en tiempo real
- Redes neuronales profundas para reconocimiento de patrones en radar, sonar y señales electoacústicas
- Procesamiento avanzado de datos multisensoriales: fusión de información para aumentar la precisión y reducir falsos positivos
- Implementación de Sistemas de Respuesta Automatizada: frameworks de decisión y ejecución en escenarios críticos marítimos
- Técnicas de análisis predictivo para anticipación de amenazas cibernéticas y físicas en plataformas navales
- Integración de inteligencia artificial con Sistemas de Información Geográfica (SIG) para vigilancia marítima dinámica
- Protocolos y normas internacionales para la interoperabilidad y seguridad en sistemas inteligentes navales
- Ciberseguridad en sistemas de detección: estrategias de defensa, detección de intrusiones y recuperación ante fallos
- Buenas prácticas en operación y mantenimiento de sistemas inteligentes: aseguramiento de la disponibilidad y confiabilidad en entornos marítimos
- Casos prácticos de implementación de IA en operaciones de defensa y protección marítima: análisis de resultados y lecciones aprendidas
- Desarrollo de un marco ético y legal para el uso de inteligencia artificial en vigilancia y respuesta naval
- Optimización de recursos mediante algoritmos inteligentes: asignación dinámica y priorización de alertas
- Simulación y entornos virtuales para entrenamiento en detección y respuesta automática ante escenarios de amenazas navales
- Tendencias emergentes en inteligencia artificial aplicada a la marina: desde agentes autónomos hasta sistemas colaborativos de defensa
- Fundamentos teóricos y matemáticos de algoritmos de machine learning aplicados a la navegación naval: regresión, clasificación, clustering y redes neuronales
- Implementación de modelos supervisados y no supervisados para la predicción de estados marítimos y condiciones ambientales críticas
- Integración de big data y fuentes de datos heterogéneas: sensores remotos, sistemas AIS, meteorología y oceanografía para entrenamiento y validación de modelos
- Optimización de rutas y consumos energéticos mediante algoritmos genéticos y técnicas de aprendizaje por refuerzo en escenarios navales dinámicos
- Aplicación de deep learning para la detección y clasificación automática de obstáculos y amenazas en tiempo real a través de imágenes satelitales y sistemas de radar
- Desarrollo de sistemas de alerta temprana basados en aprendizaje automático para prevención de colisiones y eventos de seguridad marítima
- Uso de técnicas de fusión sensorial y redes neuronales convolucionales para mejora de percepción en entornos marítimos adversos
- Evaluación y mitigación de riesgos mediante análisis predictivo y modelos estocásticos de fallo de sistemas críticos en operaciones navales
- Implementación de plataformas de edge computing para procesamiento in situ de datos y toma de decisiones autónomas en unidades navales
- Aspectos de ciberseguridad y robustez de modelos de inteligencia artificial para garantizar integridad y confidencialidad en comunicaciones y sistemas de control naval
- Fundamentos de sistemas autónomos marinos: diseño modular, arquitecturas distribuidas y protocolos de comunicación en entornos marítimos
- Percepción sensorial avanzada: tecnologías LIDAR, RADAR, sonar multihaz y sensores biomiméticos para detección y clasificación de objetos en tiempo real
- Procesamiento y fusión de datos multisensoriales: algoritmos de filtrado bayesiano, Kalman extendido, partículas y aprendizaje profundo para robustecimiento de la información ambiental
- Redes neuronales convolucionales (CNN) y aprendizaje profundo aplicado a la interpretación de imágenes marítimas, detección de obstáculos y reconocimiento de patrones dinámicos
- Modelado predictivo y estimación de estados: filtros de partículas, modelos ocultos de Markov y técnicas de inferencia para predicción de trayectorias de objetivos múltiples
- Control adaptativo de flotas autónomas: arquitecturas de control distribuido, algoritmos de consenso y formación, y gestión dinámica de recursos en ambientes marítimos cambiantes
- Coordinación táctica y planificación colaborativa: optimización multiobjetivo, teoría de juegos aplicada y estrategias de negociación entre vehículos autónomos marinos
- Simulación y validación en sistemas autónomos marinos: entornos virtuales de simulación, modelos hidrodinámicos y validación experimental en bancos de pruebas reales
- Integración de sistemas de comunicación segura: protocolos marítimos, cifrado, resistencia a interferencias y conceptos de ciberseguridad aplicada a la red de flotas autónomas
- Aspectos normativos y éticos del despliegue de sistemas autónomos en la marina: reglamentaciones internacionales, responsabilidad operacional y gestión de riesgos tecnológicos
- Fundamentos del procesamiento avanzado de datos en sistemas navales: adquisición, sincronización y calibración sensorizar
- Tipos de sensores marítimos: radares doppler, LIDAR, sonar multihaz, sensores inerciales y GNSS de alta precisión
- Preprocesamiento y filtrado de señales en entornos marinos: técnicas de reducción de ruido y eliminación de artefactos en datos sensorias
- Fusión sensorial multimodal: algoritmos de integración de datos provenientes de múltiples fuentes para mejorar la percepción ambiental y situacional
- Desarrollo de modelos predictivos basados en Machine Learning y Deep Learning para mantenimiento predictivo de flotas autónomas
- Modelado dinámico de flotas: simulación y optimización bajo condiciones variables de mar, tráfico y clima mediante modelos estocásticos y determinísticos
- Implementación de sistemas de toma de decisiones autónomos basados en inteligencia artificial explicable (XAI) aplicados a la gestión de la navegación y maniobras
- Big Data y análisis en tiempo real: arquitecturas y herramientas para el procesamiento masivo y continuo de datos sensorales navales
- Redes neuronales recurrentes y modelos de series temporales para predicción de patrones operativos y detección temprana de anomalías en la flota
- Integración con sistemas de mando y control (C2): protocolos, estándares de comunicación y ciberseguridad en entornos marítimos conectados
- Fundamentos avanzados de Machine Learning aplicados a la optimización naval: tipos de algoritmos supervisados, no supervisados y por refuerzo, con énfasis en redes neuronales profundas y aprendizaje por transferencia
- Modelado predictivo para mantenimiento predictivo en sistemas navales: análisis de datos de sensores IoT embarcados, extracción de características relevantes y técnicas de detección temprana de fallos mediante SVM y bosques aleatorios
- Algoritmos de optimización combinatoria para la logística marítima: aplicación de métodos evolutivos, algoritmos genéticos y metaheurísticas en la asignación eficiente de rutas y recursos
- Sistemas autónomos inteligentes: arquitectura y diseño de vehículos no tripulados marítimos (USVs) con integración de sensores LIDAR, sonar multifrecuencia y navegación inercial para operaciones bajo condiciones adversas
- Fusión sensorial avanzada para percepción ambiental: técnicas de procesamiento de señales y fusión multisensorial basadas en filtros de Kalman extendidos y redes bayesianas para mejorar la conciencia situacional en tiempo real
- Implementación de algoritmos de toma de decisiones autónomas: modelos Markovianos de decisión y aprendizaje por refuerzo profundo para la gestión dinámica de amenazas y evasión táctica en entornos de alta complejidad
- Seguridad cibernética en sistemas autónomos marítimos: protocolos de comunicación seguros, detección de intrusiones mediante análisis de anomalías en tráfico de red y técnicas de blockchain para garantizar la integridad de datos
- Optimización de consumo energético en plataformas navales mediante inteligencia artificial: redes neuronales recurrentes para la predicción de demanda energética y algoritmos de control adaptativo para sistemas propulsores híbridos
- Integración de sistemas de inteligencia artificial con infraestructura naval existente: interoperabilidad, estándares de comunicación (NMEA 2000, DDS) y desarrollo de middleware para la gestión centralizada de datos
- Simulación y validación de modelos inteligentes aplicados a escenarios tácticos navales: uso de ambientes virtuales y gemelos digitales para pruebas in-silico de algoritmos autónomos bajo métricas rigurosas de desempeño y seguridad operativa
- Fundamentos de Machine Learning en el entorno naval: tipos de algoritmos, supervisados, no supervisados y por refuerzo
- Procesamiento y análisis de datos marítimos: adquisición, limpieza, normalización y etiquetado de datos provenientes de sensores y sistemas AIS
- Diseño e implementación de modelos predictivos para detección temprana de amenazas: colisiones, intrusiones y condiciones meteorológicas adversas
- Optimización de rutas autónomas mediante algoritmos de aprendizaje por refuerzo y búsqueda heurística avanzada
- Integración de redes neuronales profundas para el reconocimiento de patrones en imágenes y señales acústicas en escenarios navales
- Aplicación de sistemas de detección de anomalías para la seguridad cibernética de plataformas navales autónomas
- Implementación de técnicas de visión por computadora y procesamiento en tiempo real para la identificación y seguimiento de obstáculos marítimos
- Uso de algoritmos de clustering y segmentación para la clasificación automatizada de tráfico naval y áreas de riesgo
- Reducción de consumo energético mediante modelos predictivos adaptativos para sistemas propulsivos autónomos
- Monitoreo y evaluación continua del rendimiento de modelos de Machine Learning aplicados a operaciones navales: actualización, recalibración y mitigación de sesgos
- Frameworks y herramientas avanzadas para el desarrollo e implementación de algoritmos ML en plataformas navales: TensorFlow, PyTorch, ROS y otros entornos relevantes
- Criterios técnicos para la validación y verificación de sistemas inteligentes en certificaciones marítimas
- Desafíos operativos y mejores prácticas en la integración de ML con sistemas de control y automatización naval
- Casos reales y estudios avanzados: análisis detallado de proyectos exitosos en seguridad y eficiencia de flotas autónomas militares y comerciales
- Fundamentos de diseño de sistemas autónomos: arquitectura modular, sensores integrados y protocolos de comunicación en entornos marinos
- Algoritmos de navegación inteligente: SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), navegación inercial y fusión multisensorial para precisión en ambientes dinámicos
- Modelado y simulación de entornos marinos complejos mediante inteligencia artificial y machine learning avanzado
- Redes neuronales profundas aplicadas a la detección, clasificación y seguimiento de objetos marítimos en tiempo real
- Desarrollo de sistemas de gestión predictiva: análisis predictivo basado en series temporales y aprendizaje supervisado para anticipar condiciones marítimas adversas
- Integración de sistemas de control adaptativo y robusto para maniobras autónomas en presencia de perturbaciones ambientales y fallos parciales
- Optimización de rutas autónomas utilizando algoritmos géneticos, optimización heurística y control óptimo bajo restricciones marítimas y normativas internacionales
- Comunicación y coordinación en flotas de vehículos autónomos: protocolos V2V (vehicle-to-vehicle) y V2I (vehicle-to-infrastructure) para operaciones cooperativas
- Evaluación y mitigación de riesgos mediante técnicas de análisis de vulnerabilidades y simulaciones de escenarios extremos en sistemas autónomos marinos
- Regulaciones y estándares internacionales: cumplimiento legal, seguridad cibernética y consideraciones éticas en el despliegue de sistemas autónomos en defensa y comercio marítimo
- Fundamentos de Inteligencia Artificial en entornos marítimos: aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales aplicadas a sistemas navales
- Modelos predictivos para la optimización logística en operaciones navales: optimización de rutas, consumo energético y mantenimiento predictivo
- Implementación de sistemas autónomos navales: arquitecturas de control distribuido, comunicaciones en tiempo real y toma de decisiones basada en IA
- Visión por computador y procesamiento de señales para la detección y clasificación de objetos en entornos marítimos complejos
- Aplicación de algoritmos de navegación autónoma: SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), sistemas multi-sensor y fusión de datos
- Seguridad cibernética en inteligencia artificial naval: mitigación de ataques, detección de intrusiones y defensa proactiva en sistemas autónomos
- Optimización del control de plataformas navales mediante IA: sistemas adaptativos y algoritmos de control predictivo y robusto
- Simulación avanzada y gemelos digitales para entrenamiento, planificación y evaluación de misiones navales
- Integración de IA con sistemas de mando y control naval: interoperabilidad, protocolos de comunicación y arquitecturas escalables
- Desarrollo de marcos éticos y normativos para la implementación responsable de IA en la marina: consideraciones legales, operativas y de seguridad
- Introducción y justificación del proyecto: análisis del estado actual de la inteligencia artificial en aplicaciones navales y definición de objetivos específicos orientados a la supervisión y control autónomo de flotas
- Revisión exhaustiva de tecnologías de inteligencia artificial: aprendizaje supervisado, no supervisado, aprendizaje profundo, redes neuronales convolucionales y recurrentes, y su aplicabilidad a sistemas marinos
- Arquitectura del sistema integrado: diseño modular que combine sensores IoT, procesamiento en borde (edge computing) y comunicación satelital para garantizar operatividad en entornos marítimos adversos
- Modelado y simulación de escenarios operativos: creación de entornos digitales que permitan validar algoritmos de detección de anomalías y predicción de comportamientos en flotas en tiempo real
- Desarrollo de algoritmos avanzados para supervisión: implementación de modelos de machine learning para reconocimiento de patrones de navegación, desgaste de maquinaria y alertas predictivas de mantenimiento
- Implementación de sistemas de control autónomo: integración de técnicas de control adaptativo y reforzado para maniobras autónomas, optimización de rutas y respuesta a emergencias sin intervención humana
- Optimización de la comunicación inter-naval: protocolos de transmisión segura, baja latencia y redundancia mediante redes de malla y satélites para garantizar la integridad y disponibilidad de datos críticos
- Incorporación de ciberseguridad avanzada: estrategias de protección contra ataques a la red, spoofing de sensores y acceso no autorizado utilizando inteligencia artificial para detección y respuesta dinámica
- Evaluación y validación del sistema en tiempo real: métricas de desempeño, confiabilidad, escalabilidad y precisión mediante pruebas en entornos marítimos simulados y reales
- Documentación técnica y presentación de resultados: elaboración de informes detallados, manuales de usuario, planes de contingencia y una defensa profesional del proyecto ante un comité experto en inteligencia artificial y operaciones navales
Salidas profesionales
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- Especialista en Sistemas Autónomos Marinos: Desarrollo y gestión de sistemas de navegación autónoma, drones submarinos y vehículos no tripulados.
- Analista de Datos Marítimos: Procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos oceanográficos, meteorológicos y de tráfico marítimo para la optimización de rutas y operaciones.
- Ingeniero de Software para la Marina: Desarrollo de software para sistemas de control, comunicaciones y análisis de datos en el entorno marítimo.
- Consultor en Inteligencia Artificial para la Industria Marítima: Asesoramiento en la implementación de soluciones de IA para la optimización de procesos, la seguridad y la eficiencia energética.
- Investigador en IA aplicada a la Marina: Desarrollo de nuevas técnicas y algoritmos de IA para la resolución de problemas específicos del sector marítimo, como la detección de amenazas, la predicción de fallos y la optimización de la logística.
- Oficial de Ciberseguridad Marítima: Protección de sistemas y datos críticos contra ciberataques, utilizando técnicas de IA para la detección y prevención de intrusiones.
- Desarrollador de Modelos Predictivos Marinos: Creación de modelos predictivos para la optimización de rutas, la predicción de condiciones meteorológicas y el análisis de riesgos.
- Especialista en Visión Artificial para la Navegación: Desarrollo de sistemas de visión artificial para la asistencia a la navegación, la detección de obstáculos y la identificación de objetos en el mar.
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Requisitos de admisión
Perfil académico/profesional:
Grado/Licenciatura en Náutica/Transporte Marítimo, Ingeniería Naval/Marina o titulación afín; o experiencia profesional acreditada en puente/operaciones.
Competencia lingüística:
Recomendado inglés marítimo (SMCP) funcional para simulaciones y materiales técnicos.
Documentación:
CV actualizado, copia de titulación o libreta de embarque, DNI/Pasaporte, carta de motivación.
Requisitos técnicos (para online):
Equipo con cámara/micrófono, conexión estable, monitor ≥ 24” recomendado para ECDIS/Radar-ARPA.
Proceso de admisión y fechas
1. Solicitud
online
(formulario + documentos).
2. Revisión académica y entrevista
(perfil/objetivos/compatibilidad horaria).
3. Decisión de admisión
(+ propuesta de beca si aplica).
4. Reserva de plaza
(depósito) y matrícula.
5. Inducción
(acceso a campus, calendarios, guías de simulador).
Becas y ayudas
- IA en el Sector Marítimo: Domina las últimas técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas a la optimización de rutas, gestión de flotas y seguridad marítima.
- Análisis de Datos Marinos: Aprende a interpretar y utilizar grandes volúmenes de datos para la toma de decisiones estratégicas en el entorno marítimo.
- Automatización y Robótica Naval: Explora las aplicaciones de la automatización y la robótica en la mejora de la eficiencia y seguridad de las operaciones navales.
- Simulación y Modelado Avanzado: Desarrolla habilidades en la simulación y modelado de escenarios marítimos para la optimización de recursos y la prevención de riesgos.
- Proyectos Prácticos y Casos de Estudio: Aplica tus conocimientos en proyectos reales y analiza casos de éxito en la implementación de la IA en la marina.
Testimonios
Apliqué los conocimientos del Máster en IA a la optimización de rutas de navegación para una flota pesquera, logrando un ahorro del 15% en combustible y un aumento del 8% en la captura, minimizando el impacto ambiental y maximizando la rentabilidad.
Durante el máster en Electricidad, Electrónica y Comunicaciones, desarrollé un sistema de control inteligente para optimizar el consumo energético en edificios, el cual demostró una reducción del 20% en las pruebas de campo y recibió el premio al mejor proyecto de fin de máster por su innovación y aplicabilidad.
Apliqué los conocimientos del Máster en IA a la optimización de rutas marítimas para una flota pesquera, logrando un aumento del 15% en la captura y una reducción del 12% en el consumo de combustible en tan solo seis meses.
Durante el Máster en Inteligencia Artificial Aplicada a la Marina, desarrollé un sistema de predicción de rutas óptimas para embarcaciones considerando variables meteorológicas y oceanográficas en tiempo real. Este sistema, implementado en un caso de estudio con una flota pesquera, demostró un aumento del 15% en la eficiencia del combustible y una reducción del 12% en el tiempo de navegación, superando las expectativas iniciales del proyecto y generando un interés significativo por parte de empresas del sector.
Preguntas frecuentes
Sector marítimo.
Sí. El itinerario incluye ECDIS/Radar-ARPA/BRM con escenarios de puerto, oceánica, niebla, temporal y SAR.
Online con sesiones en vivo; opción híbrida para estancias de simulador/prácticas mediante convenios.
Sector marítimo.
Recomendado SMCP funcional. Ofrecemos materiales de apoyo para fraseología estándar.
Sí, con titulación afín o experiencia en operaciones marítimas/portuarias. La entrevista de admisión confirmará encaje.
Opcionales (3–6 meses) a través de Empresas & Colaboraciones y la Red de Egresados.
Prácticas en simulador (rúbricas), planes de derrota, SOPs, checklists, micro-tests y TFM aplicado.
Título propio de Navalis Magna University + portafolio operativo (tracks, SOPs, informes y KPIs) útil para auditorías y empleo.
- Introducción y justificación del proyecto: análisis del estado actual de la inteligencia artificial en aplicaciones navales y definición de objetivos específicos orientados a la supervisión y control autónomo de flotas
- Revisión exhaustiva de tecnologías de inteligencia artificial: aprendizaje supervisado, no supervisado, aprendizaje profundo, redes neuronales convolucionales y recurrentes, y su aplicabilidad a sistemas marinos
- Arquitectura del sistema integrado: diseño modular que combine sensores IoT, procesamiento en borde (edge computing) y comunicación satelital para garantizar operatividad en entornos marítimos adversos
- Modelado y simulación de escenarios operativos: creación de entornos digitales que permitan validar algoritmos de detección de anomalías y predicción de comportamientos en flotas en tiempo real
- Desarrollo de algoritmos avanzados para supervisión: implementación de modelos de machine learning para reconocimiento de patrones de navegación, desgaste de maquinaria y alertas predictivas de mantenimiento
- Implementación de sistemas de control autónomo: integración de técnicas de control adaptativo y reforzado para maniobras autónomas, optimización de rutas y respuesta a emergencias sin intervención humana
- Optimización de la comunicación inter-naval: protocolos de transmisión segura, baja latencia y redundancia mediante redes de malla y satélites para garantizar la integridad y disponibilidad de datos críticos
- Incorporación de ciberseguridad avanzada: estrategias de protección contra ataques a la red, spoofing de sensores y acceso no autorizado utilizando inteligencia artificial para detección y respuesta dinámica
- Evaluación y validación del sistema en tiempo real: métricas de desempeño, confiabilidad, escalabilidad y precisión mediante pruebas en entornos marítimos simulados y reales
- Documentación técnica y presentación de resultados: elaboración de informes detallados, manuales de usuario, planes de contingencia y una defensa profesional del proyecto ante un comité experto en inteligencia artificial y operaciones navales
Solicitar información
- Completa el Formulario de Solicitud
- Adjunta CV/Titulación (si la tienes a mano).
- Indica tu cohorte preferida (enero/mayo/septiembre) y si deseas opción híbrida con sesiones de simulador.
Un asesor académico se pondrá en contacto en 24–48 h para guiarte en admisión, becas y compatibilidad con tu agenda profesional.
