Máster en IA aplicada a la Navegación Autónoma
¿Por qué este master?
El Máster en IA aplicada a la Navegación Autónoma es tu puerta de entrada al futuro de la robótica marítima. Domina las técnicas de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning aplicadas al diseño y desarrollo de sistemas de navegación autónoma para embarcaciones. Aprende a crear algoritmos de percepción, planificación de rutas y control para garantizar una navegación segura y eficiente en entornos complejos.
Ventajas diferenciales
- Desarrollo de proyectos reales: aplica tus conocimientos en simulaciones y prototipos de navegación autónoma.
- Formación integral: abarca desde la teoría de la IA hasta su implementación en sistemas de control marítimo.
- Profesores expertos: aprende de líderes en la industria y la academia con amplia experiencia en IA y robótica naval.
- Networking: conecta con profesionales del sector y explora oportunidades de carrera en empresas innovadoras.
- Herramientas de vanguardia: utiliza software y plataformas de simulación de última generación para tu desarrollo.
¿A quién va dirigido?
- Ingenieros navales y de software que buscan especializarse en el desarrollo e implementación de sistemas autónomos para buques.
- Oficiales de la marina mercante y capitanes interesados en comprender y liderar la transición hacia la navegación autónoma.
- Investigadores y académicos que desean profundizar en los algoritmos de IA y machine learning aplicados al entorno marítimo.
- Empresas del sector marítimo y tecnológico que buscan innovar y optimizar sus operaciones a través de la IA y la automatización.
- Graduados en ingeniería, ciencias de la computación y áreas afines que aspiran a una carrera de vanguardia en la navegación del futuro.
Flexibilidad de estudio
Adaptado a profesionales: modalidad online con clases en vivo y grabadas, acceso a recursos digitales 24/7 y tutorías personalizadas.
Objetivos y competencias
Implementar sistemas de percepción avanzados:
Integrar datos de múltiples sensores (radar, lidar, cámaras) para crear un modelo ambiental robusto y utilizar algoritmos de fusión sensorial para mejorar la precisión y confiabilidad de la detección y seguimiento de objetos.
Desarrollar algoritmos de control robustos:
Implementar estrategias de control predictivo y adaptativo, integrando datos de múltiples sensores y actuadores, minimizando el impacto de perturbaciones externas y optimizando el rendimiento del sistema bajo incertidumbre.
Optimizar la toma de decisiones en tiempo real:
Integrar datos de múltiples fuentes (radar, AIS, ECDIS, sensores) para anticipar riesgos, evaluar escenarios y ejecutar maniobras seguras con comunicación efectiva al puente.
Integrar la IA en arquitecturas de navegación complejas:
«Adaptar la IA a la gestión dinámica de rutas, considerando optimización de combustible, condiciones meteorológicas adversas y cumplimiento de regulaciones ambientales, con supervisión humana y capacidad de intervención.»
Asegurar la fiabilidad y seguridad de los sistemas autónomos:
Implementar redundancia en componentes críticos, realizar pruebas exhaustivas de validación y verificación, y establecer protocolos de respuesta ante contingencias y ciberataques.
Adaptar la navegación a entornos dinámicos e inciertos:
Anticipar riesgos, evaluando factores humanos, técnicos y ambientales, y comunicando eficazmente las decisiones a la tripulación.
Plan de estudio - Módulos
- Fundamentos matemáticos y estadísticos para Machine Learning aplicados a la navegación autónoma: álgebra lineal, cálculo diferencial, probabilidad y estadística bayesiana
- Preprocesamiento y limpieza de datos sensoriales: filtrado de ruido, normalización, balanceo y detección de anomalías en datos de radar, LIDAR, cámaras y GNSS
- Diseño de arquitecturas de modelos supervisados, no supervisados y reforzados adaptadas a entornos dinámicos marítimos
- Implementación práctica de algoritmos clásicos: regresión logística, SVM, árboles de decisión y Random Forest para detección de obstáculos y clasificación de rutas
- Redes neuronales profundas y arquitecturas convolucionales (CNN) para el reconocimiento de objetos y procesamiento de imágenes submarinas y aéreas
- Modelos de aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning) para la toma de decisiones en tiempo real en navegación autónoma, incluyendo Q-learning y métodos basados en políticas
- Optimización de hiperparámetros mediante técnicas avanzadas: búsqueda en cuadrícula, optimización bayesiana y algoritmos evolutivos para maximizar la precisión y eficiencia del sistema
- Integración de algoritmos de fusión de sensores para mejorar la robustez y resiliencia del sistema en ambientes adversos y con incertidumbre
- Despliegue de modelos en hardware embarcado: consideraciones de computación en tiempo real, consumo energético y latencia en sistemas de navegación autónoma
- Validación y prueba de rendimiento: métricas específicas para navegación autónoma, simulaciones en entornos virtuales y pruebas en campo real
- Algoritmos de autoajuste y aprendizaje online para adaptación continua a cambios en condiciones marítimas y presencia de nuevos obstáculos
- Retos y soluciones en la interpretabilidad y explicabilidad de modelos de IA en sistemas críticos de navegación
- Casos de estudio y aplicaciones reales: optimización de rutas, gestión del tráfico marítimo y prevención de colisiones mediante Machine Learning avanzado
- Aspectos de ciberseguridad en la implementación de algoritmos IA, protección contra ataques adversarios y manipulación de datos sensoriales en sistemas autónomos
- Regulaciones y estándares internacionales para la integración de IA en sistemas de navegación: SOLAS, IMO y normativas emergentes específicas para IA
- Fundamentos de sensores inteligentes: tipos, principios físicos y características operativas en entornos marítimos
- Arquitectura de sistemas multisensoriales: diseño, integración y sincronización temporal para navegación autónoma
- Procesamiento avanzado de señales: filtrado adaptativo, fusión de datos y reducción de ruido para sensores LIDAR, radar y sonar
- Implementación de redes neuronales profundas para clasificación y segmentación de datos sensorales en tiempo real
- Algoritmos de calibración dinámica y autoajuste de sensores para asegurar precisión en condiciones cambiantes del mar
- Fusión sensorial multimodal: técnicas bayesianas, filtros de Kalman extendidos y redes neuronales para estimación robusta de estados
- Integración de sensores inerciales (IMU), GNSS de alta precisión y sistemas de navegación visual para optimización del posicionamiento
- Modelos de detección y seguimiento de obstáculos utilizando datos provenientes de sensores heterogéneos
- Procesamiento distribuido y edge computing para minimizar latencia y maximizar eficiencia energética en plataformas autónomas marinas
- Protocolos de comunicación y estándares para transmisión segura y confiable de datos entre sensores y sistemas centrales
- Diagnóstico y gestión de fallos en sensores inteligentes: técnicas de redundancia, autoevaluación y recuperación ante errores
- Aplicaciones prácticas: estudios de caso en vehículos no tripulados marítimos y simulaciones avanzadas de escenarios reales
- Aspectos regulatorios y normativos relacionados con la incorporación de sensores inteligentes en plataformas autónomas
- Tendencias emergentes en sensores inteligentes: nanotecnología, fotónica integrada y sensores cuánticos para navegación futura
- Proyecto final de módulo: diseño e implementación de un sistema de integración sensorial para navegación autónoma con enfoque en robustez y escalabilidad
- Fundamentos de Machine Learning para Navegación Autónoma: algoritmos supervisados, no supervisados y por refuerzo aplicados a sistemas embarcados
- Redes Neuronales Profundas (DNN): arquitecturas avanzadas, optimización y regularización específicas para procesamiento en tiempo real a bordo
- Modelos probabilísticos y de inferencia bayesiana para incertidumbre en percepción y toma de decisiones en entornos marinos dinámicos
- Integración sensorial multimodal: fusión de datos procedentes de LIDAR, radar, GNSS, cámaras RGB-D, IMU y sensores acústicos para percepción robusta
- Algoritmos de calibración y sincronización temporal de sensores heterogéneos en plataformas móviles autónomas marítimas
- Redes neuronales convolucionales (CNN) para detección y reconocimiento de obstáculos, señalización marítima y análisis de condiciones ambientales
- Aplicación de técnicas avanzadas de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) y mapeo semántico para navegación en entornos costeros y portuarios
- Optimización de trayectorias basada en aprendizaje por refuerzo profundo para maniobras autónomas seguras y eficientes en escenarios complejos
- Evaluación y mitigación de errores sensoriales mediante filtros bayesianos avanzados: Filtro de Kalman extendido (EKF), Filtro de Partículas (PF) y su combinación con redes neuronales
- Arquitecturas de sistema híbridas para la integración de modelos predictivos y planificación reactiva en la toma de decisiones autónomas
- Implementación y validación de algoritmos en hardware embebido: optimización de recursos computacionales y consumo energético bajo condiciones marítimas adversas
- Simulación avanzada y entornos digitales gemelos para entrenamiento, prueba y validación de modelos de IA en navegación autónoma con escenarios marítimos realistas
- Aspectos de seguridad y confiabilidad: detección temprana de fallos, redundancia sensorial e inteligencia distribuida para sistemas críticos
- Normativas y estándares internacionales aplicables a la integración de IA y sistemas autónomos en la industria marítima moderna
- Desarrollo de casos prácticos y proyectos integradores de aplicación real de machine learning y sensorización en vehículos marítimos no tripulados (USVs)
- Fundamentos de control predictivo en sistemas autónomos: Model Predictive Control (MPC), funciones objetivo y restricciones en la navegación marítima
- Modelado dinámico de vehículos autónomos: representación matemática de sistemas marítimos, modelado cinemático y dinámico, y adaptación a entornos variables
- Planeamiento de trayectorias óptimas: algoritmos de búsqueda, búsqueda heurística, optimización continua y su aplicación en rutas marítimas autónomas
- Integración de sensores para el planeamiento: fusión de datos de LIDAR, radar, GNSS y cámaras para la generación precisa de mapas y obstáculos
- Sistemas de navegación autónoma resilientes: manejo de incertidumbres, detección de fallos y diseño de estrategias redundantes
- Simulación avanzada para validación de sistemas: herramientas de simulación en tiempo real, digital twins y entornos virtuales para pruebas de control y planeamiento
- Metodologías de prueba y verificación: pruebas funcionales, validación formal y pruebas de estrés bajo condiciones reales y extremas
- Certificación de sistemas autónomos en navegación: normativa internacional, estándares técnicos y protocolos de auditoría para aprobación de sistemas de control autónomos
- Implementación de control predictivo en hardware embebido: optimización computacional, latencia, y diseño robusto para entornos marinos críticos
- Prácticas profesionales y casos de estudio: análisis detallado de implementaciones reales, lecciones aprendidas y mejores prácticas en control predictivo y planeamiento de trayectorias
- Fundamentos y tipos de redes neuronales profundas: perceptrones multicapa, redes convolucionales (CNN), redes recurrentes (RNN), LSTM y Transformers aplicados a sistemas de navegación
- Teoría matemática avanzada para el diseño de arquitecturas neuronales: funciones de activación, optimización no convexa, regularización, backpropagation y gradiente descendente estocástico
- Diseño y parametrización de agentes de control basados en Deep Reinforcement Learning para la toma de decisiones en entornos dinámicos de navegación autónoma
- Integración multi-sensorial en redes neuronales: procesamiento y fusión de datos provenientes de LiDAR, radar, cámaras, GNSS, IMU y sonares para percepción ambiental robusta
- Arquitecturas híbridas para control predictivo: combinación de redes neuronales con modelos físicos y controladores clásicos para garantizar seguridad y eficiencia operativa
- Técnicas avanzadas de entrenamiento y validación: manejo de datasets sintéticos y reales, técnicas de data augmentation, balance de clases y estrategias para evitar overfitting en contextos marítimos
- Implementación de sistemas de atención automática y mecanismos de interpretación (explainability) para la explicación de decisiones de redes neuronales en la navegación autónoma
- Optimización computacional y hardware: implementación sobre GPUs, TPUs y FPGAs para garantizar inferencia en tiempo real y baja latencia en sistemas embarcados
- Robustez y tolerancia a fallos: técnicas de detección y mitigación de errores, adversarial learning y pruebas en condiciones extremas (clima adverso, interferencias electromagnéticas)
- Casos prácticos y frameworks industriales para la implementación de redes neuronales profundas en plataformas de navegación autónoma: de la simulación a la validación en mar abierto
- Fundamentos avanzados de machine learning aplicados a la navegación autónoma: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, con énfasis en adaptación en entornos marítimos dinámicos
- Diseño e innovación en algoritmos para percepción ambiental: redes neuronales convolucionales (CNN), redes recurrentes (RNN) y Transformers para procesamiento sensorial en tiempo real
- Integración multisensorial avanzada: fusión de datos provenientes de LIDAR, radar, cámaras hiperespectrales, sistemas GNSS y sensores inerciales para construcción de modelos digitales precisos
- Control predictivo basado en modelos (MPC) para maniobras seguras, optimización de rutas y respuesta adaptativa frente a perturbaciones hidrodinámicas y meteorológicas
- Diseño de arquitecturas híbridas de control: combinación de control clásico PID con técnicas de aprendizaje profundo para mejora de estabilidad y eficiencia energética
- Implementación de sistemas de detección y evasión de colisiones mediante algoritmos de planificación de trayectorias basados en Deep Reinforcement Learning y algoritmos genéticos
- Simulación y entrenamiento de modelos a gran escala: creación de ambientes digitales para validación virtual utilizando gemelos digitales y simuladores marítimos de alta fidelidad
- Optimización en tiempo real y autoajuste de parámetros: mecanismos adaptativos para mantenimiento de la precisión en condiciones cambiantes del entorno operativo
- Evaluación de desempeño y métricas clave en navegación autónoma: precisión posicional, eficiencia computacional, robustez ante fallos y tolerancia a errores sensoriales
- Aspectos técnicos y normativos para la integración segura y confiable de sistemas inteligentes en plataformas marítimas: interoperabilidad, estándares y protocolos de comunicación especializados
- Fundamentos avanzados de Machine Learning para navegación autónoma: algoritmos supervisados, no supervisados y de refuerzo aplicados a entornos marítimos dinámicos
- Implementación de redes neuronales profundas (Deep Learning) para el reconocimiento y clasificación de obstáculos en tiempo real
- Fusión sensórica multispectral: integración de datos LiDAR, radar de apertura sintética (SAR), cámaras hiperespectrales y sensores ultrasonidos para percepción ambiental
- Modelado predictivo basado en series temporales para anticipar patrones de oleaje, corrientes marinas y condiciones meteorológicas adversas
- Diseño y optimización de control predictivo basado en modelos (MPC) para la estabilización activa y maniobrabilidad de embarcaciones autónomas en escenarios de alta incertidumbre
- Protocolos de calibración y validación cruzada de sensores marítimos especializados para garantizar precisión y redundancia
- Integración de algoritmos adaptativos y autónomos para la toma de decisiones continua en sistemas de navegación con múltiples variables heterogéneas
- Simulación digital robusta: creación de entornos virtuales realistas para entrenamiento y prueba de modelos de IA aplicados a rutas marítimas complejas
- Arquitecturas avanzadas de sistemas embebidos y edge computing para procesamiento en tiempo real y reducción de latencias en el puente de mando autónomo
- Estrategias de seguridad cibernética y resiliencia operativa en plataformas autónomas frente a ataques y fallos de sensores o actuadores
- Evaluación del rendimiento y métricas clave para sistemas de navegación autónoma de alto desempeño: precisión, robustez y eficiencia energética
- Casos de estudio de implementación real y tendencias emergentes en la convergencia de IA, sensórica avanzada y control predictivo en la industria naval
- Fundamentos de percepción multimodal: principios, modalidades sensoriales y retos en entornos dinámicos
- Tecnologías de sensores para navegación autónoma: LiDAR, radar, cámaras RGB-D, ultrasonido y sensores inerciales
- Procesamiento avanzado de señales: filtrado, calibración y corrección de datos sensor externos
- Fusión sensorial basada en modelos probabilísticos: Filtros de Kalman, Particle Filters y redes bayesianas para integraciones robustas
- Mapeo en tiempo real y generación de representaciones espaciales 3D: SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) y sus variantes
- Detección y clasificación de objetos mediante aprendizaje profundo: arquitecturas CNN, RNN y Transformers aplicados a navegación
- Algoritmos de segmentación semántica y detección de obstáculos en escenarios costeros y marítimos complejos
- Fusión de datos heterogéneos: sincronización temporal, alineación espacial y evaluación de calidad de fuentes múltiples
- Métodos de toma de decisiones basados en percepción multimodal para maniobras autónomas seguras y eficientes
- Implementación en tiempo real: hardware embebido, optimización computacional y técnicas de paralelización
- Gestión de incertidumbre y resiliencia ante fallos sensor y ruido en entornos marinos cambiantes
- Aplicación de frameworks estándares y protocolos de comunicación para integración sensorial en sistemas de navegación
- Casos prácticos y simulaciones avanzadas: navegación autónoma en tráfico marítimo denso y condiciones meteorológicas adversas
- Evaluación de rendimiento y métricas de confiabilidad en sistemas de percepción multimodal
- Perspectivas futuras y tendencias en sensores avanzados, IA y fusión de datos para la evolución de la navegación autónoma
- Fundamentos matemáticos y estadísticos aplicados a la navegación autónoma: álgebra lineal, cálculo vectorial y teoría de la probabilidad
- Diseño y optimización de algoritmos de percepción multifuente: integración de datos LiDAR, radar, cámaras y sensores inerciales
- Redes neuronales profundas y aprendizaje reforzado para toma de decisiones en entornos marinos dinámicos
- Modelado y simulación de sistemas cinemáticos y dinámicos de vehículos autónomos marítimos utilizando sistemas no lineales y control adaptativo
- Implementación de algoritmos de fusión sensorial avanzada para mejora de precisión en la estimación del estado del vehículo y entorno
- Desarrollo de sistemas de navegación resilientes y redundantes basados en IA para mitigación de fallos y robustez frente a interferencias externas
- Aplicación de algoritmos de planificación de rutas óptimas en tiempo real considerando restricciones ambientales, de seguridad y eficiencia energética
- Evaluación y validación mediante simuladores de alto realismo y bancos de pruebas en entornos marítimos virtuales
- Integración de técnicas de visión computacional avanzada para reconocimiento, clasificación y seguimiento de objetos y obstáculos móviles
- Normativas, estándares y protocolos internacionales para la implementación de sistemas autónomos en el ámbito marítimo: aplicación práctica y desafíos regulatorios
- Definición y especificaciones del trabajo final: objetivos, alcance, y criterios de evaluación exhaustivos para un sistema autónomo integral.
- Percepción avanzada: integración multimodal de sensores LiDAR, cámaras RGB-D, radar y sensores ultrasónicos para reconocimiento robusto del entorno en tiempo real.
- Procesamiento y fusión sensorial: algoritmos para limpieza de datos, reconstrucción 3D, segmentación semántica y estimación de pose mediante aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Redes neuronales profundas: diseño y optimización de arquitecturas CNN, RNN, y Transformers para la interpretación contextual y detección de objetos dinámicos y estáticos.
- Desarrollo de modelos predictivos para anticipación de movimientos y comportamientos de agentes humanos y vehículos en entornos no estructurados.
- Planificación de trayectorias: formulación y resolución de problemas de optimización multiobjetivo en espacios de alta dimensionalidad, utilizando técnicas de aprendizaje por refuerzo profundo y algoritmos basados en árboles de búsqueda.
- Incorporación de restricciones cinemáticas y dinámicas para garantizar la viabilidad y seguridad de la ruta en escenarios urbanos, marítimos o aéreos complejos.
- Control adaptativo y robusto: implementación de algoritmos de control predictivo basados en modelos, redes neuronales y métodos híbridos para estabilización y maniobrabilidad eficiente del vehículo autónomo.
- Simulación avanzada y validación virtual: plataformas de simulación realistas con entornos digitales conectados para evaluar rendimiento, resiliencia y comportamiento en casos límite.
- Integración y arquitectura del sistema: diseño modular y escalable para el acoplamiento sinérgico de percepción, planificación y control, con comunicación segura y protocolos redundantes.
- Evaluación de criterios ISO 26262 e IEC 61508 para sistemas críticos de seguridad funcional y cumplimiento normativo en vehículos autónomos.
- Análisis de fallos y estrategias de recuperación: identificación de puntos críticos, desarrollo de procedimientos de fallback y algoritmos de autodiagnóstico en tiempo real.
- Optimización del consumo energético y gestión térmica del sistema computacional embarcado en plataformas móviles autónomas.
- Documentación técnica: elaboración completa de informes técnicos, memorias de proyecto, manuales de usuario y documentación para certificación y auditorías regulatorias.
- Presentación y defensa del proyecto final ante comité experto, con discusión de resultados, aportes innovadores y proyección a aplicaciones industriales y comerciales.
Salidas profesionales
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- Ingeniero/Científico de datos en navegación autónoma: Desarrollo y aplicación de algoritmos de IA para sistemas de navegación autónoma.
- Especialista en robótica marina: Diseño, desarrollo y mantenimiento de robots submarinos y vehículos autónomos marinos.
- Consultor en IA para la industria marítima: Asesoramiento a empresas en la implementación de soluciones de IA para la navegación y gestión de flotas.
- Investigador en IA y navegación: Desarrollo de nuevas técnicas y algoritmos para mejorar la precisión y seguridad de la navegación autónoma.
- Desarrollador de software para sistemas de navegación autónoma: Creación y mantenimiento de software para el control y monitorización de vehículos autónomos.
- Especialista en simulación y modelado de sistemas de navegación: Desarrollo de modelos y simulaciones para probar y validar sistemas de navegación autónoma.
- Gestor de proyectos de I+D en IA para la navegación: Planificación y gestión de proyectos de investigación y desarrollo en el campo de la navegación autónoma.
- Analista de datos de navegación: Análisis de datos recopilados por sistemas de navegación para identificar patrones y mejorar el rendimiento.
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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
- Navegación Inteligente: Domina los algoritmos de IA para la toma de decisiones autónomas en entornos marítimos complejos.
- Sensores y Percepción: Profundiza en el uso de LiDAR, radares y cámaras para la creación de modelos precisos del entorno.
- Simulación y Testing: Aprende a desarrollar y validar sistemas de navegación autónoma mediante simulación avanzada y pruebas en entornos controlados.
- Regulación y Ética: Comprende el marco legal y los desafíos éticos asociados a la IA en la navegación marítima.
- Proyectos Prácticos: Aplica tus conocimientos en proyectos reales de desarrollo de sistemas de navegación autónoma.
Testimonios
Apliqué los conocimientos del Máster en IA aplicada a la Navegación Autónoma para desarrollar un algoritmo de planificación de rutas optimizado para drones de reparto en entornos urbanos. Este algoritmo, que utiliza redes neuronales convolucionales para el reconocimiento de obstáculos en tiempo real y algoritmos genéticos para la optimización de rutas, logró reducir los tiempos de entrega en un 18% y el consumo energético en un 12% en pruebas de campo, superando significativamente las soluciones existentes en la empresa.
Apliqué los conocimientos del Máster en IA & Big Data Marítimo para optimizar las rutas de una flota de cargueros, reduciendo el consumo de combustible en un 12% y las emisiones de CO2 en un 15% en seis meses, superando las expectativas de la empresa.
Apliqué los conocimientos del máster para desarrollar un sistema de navegación autónoma para drones de reparto en entornos urbanos complejos, logrando una tasa de éxito de entrega del 98% y reduciendo los tiempos de entrega en un 30% en pruebas de campo.
Apliqué los conocimientos del Máster en IA aplicada a la Navegación Autónoma para desarrollar un sistema de control de vuelo para drones de reparto. Conseguimos reducir el tiempo de entrega en un 15% y aumentar la precisión de aterrizaje en un 20% en entornos urbanos complejos, lo que llevó a un aumento significativo en la eficiencia y la satisfacción del cliente para la empresa.
Preguntas frecuentes
Vehículos terrestres, aéreos, marítimos y espaciales.
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.
A la navegación autónoma en los cuatro ámbitos: aérea, terrestre, marítima y espacial.
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.
- Definición y especificaciones del trabajo final: objetivos, alcance, y criterios de evaluación exhaustivos para un sistema autónomo integral.
- Percepción avanzada: integración multimodal de sensores LiDAR, cámaras RGB-D, radar y sensores ultrasónicos para reconocimiento robusto del entorno en tiempo real.
- Procesamiento y fusión sensorial: algoritmos para limpieza de datos, reconstrucción 3D, segmentación semántica y estimación de pose mediante aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Redes neuronales profundas: diseño y optimización de arquitecturas CNN, RNN, y Transformers para la interpretación contextual y detección de objetos dinámicos y estáticos.
- Desarrollo de modelos predictivos para anticipación de movimientos y comportamientos de agentes humanos y vehículos en entornos no estructurados.
- Planificación de trayectorias: formulación y resolución de problemas de optimización multiobjetivo en espacios de alta dimensionalidad, utilizando técnicas de aprendizaje por refuerzo profundo y algoritmos basados en árboles de búsqueda.
- Incorporación de restricciones cinemáticas y dinámicas para garantizar la viabilidad y seguridad de la ruta en escenarios urbanos, marítimos o aéreos complejos.
- Control adaptativo y robusto: implementación de algoritmos de control predictivo basados en modelos, redes neuronales y métodos híbridos para estabilización y maniobrabilidad eficiente del vehículo autónomo.
- Simulación avanzada y validación virtual: plataformas de simulación realistas con entornos digitales conectados para evaluar rendimiento, resiliencia y comportamiento en casos límite.
- Integración y arquitectura del sistema: diseño modular y escalable para el acoplamiento sinérgico de percepción, planificación y control, con comunicación segura y protocolos redundantes.
- Evaluación de criterios ISO 26262 e IEC 61508 para sistemas críticos de seguridad funcional y cumplimiento normativo en vehículos autónomos.
- Análisis de fallos y estrategias de recuperación: identificación de puntos críticos, desarrollo de procedimientos de fallback y algoritmos de autodiagnóstico en tiempo real.
- Optimización del consumo energético y gestión térmica del sistema computacional embarcado en plataformas móviles autónomas.
- Documentación técnica: elaboración completa de informes técnicos, memorias de proyecto, manuales de usuario y documentación para certificación y auditorías regulatorias.
- Presentación y defensa del proyecto final ante comité experto, con discusión de resultados, aportes innovadores y proyección a aplicaciones industriales y comerciales.
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.
