Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Transporte Naval
¿Por qué este master?
El Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Transporte Naval ofrece una inmersión profunda en la aplicación de las últimas tecnologías de IA para optimizar y revolucionar la industria marítima. Aprenderás a desarrollar e implementar soluciones inteligentes para la gestión de flotas, la optimización de rutas, el mantenimiento predictivo y la seguridad a bordo, impulsando la eficiencia y reduciendo costes. Este programa te proporciona las habilidades necesarias para liderar la transformación digital del sector naval, abordando desafíos reales con algoritmos de machine learning, visión artificial y análisis de datos masivos.
Ventajas diferenciales
- Enfoque práctico: desarrollo de proyectos reales con datos del sector naval.
- Expertos del sector: profesorado con experiencia en IA y transporte marítimo.
- Herramientas de vanguardia: acceso a software y plataformas de IA líderes en la industria.
- Networking profesional: conexión con empresas y expertos en el ámbito marítimo y tecnológico.
- Adaptabilidad: modalidad flexible para compaginar estudios con tu carrera profesional.
¿A quién va dirigido?
- Ingenieros navales y marinos que buscan liderar la transformación digital del sector con IA.
- Oficiales de la Marina Mercante y Capitanes interesados en optimizar la navegación y seguridad con sistemas inteligentes.
- Profesionales de la logística y gestión portuaria que desean revolucionar la eficiencia operativa con análisis predictivos y automatización.
- Desarrolladores de software y científicos de datos que aspiran a aplicar su expertise en un sector de alto impacto como el transporte marítimo.
- Investigadores y académicos que buscan profundizar en las últimas tendencias de IA aplicada al transporte naval y la robótica marina.
Flexibilidad y aplicabilidad
Diseñado para profesionales en activo: metodología online flexible, proyectos prácticos con datos reales y networking con expertos del sector.
Objetivos y competencias
Optimizar la gestión de flotas:
Implementar software de gestión de flotas (Fleet Management System) para monitorizar la ubicación, el consumo de combustible y el mantenimiento de los vehículos, optimizando rutas y reduciendo costes operativos.
Desarrollar sistemas de navegación autónoma:
Integrar percepción ambiental avanzada (LiDAR, cámaras, radar) con algoritmos de planificación de rutas robustos ante incertidumbre y optimizados para eficiencia energética.
Implementar modelos predictivos para el mantenimiento preventivo de embarcaciones:
«Analizar datos de sensores y registros de mantenimiento para predecir fallos, optimizar la programación y reducir costos operativos.»
Mejorar la eficiencia energética en el transporte marítimo:
Optimizar rutas y velocidades utilizando datos meteorológicos y oceánicos en tiempo real, minimizando la resistencia y el consumo de combustible.
Predecir y mitigar riesgos operativos en tiempo real:
Implementar análisis predictivos basados en datos históricos y simulaciones para identificar vulnerabilidades, optimizar procedimientos y activar planes de contingencia automáticos ante desviaciones críticas detectadas.
Diseñar e implementar sistemas inteligentes de gestión de la carga:
Optimizar rutas considerando el estado del mar, corrientes y condiciones meteorológicas, minimizando el consumo de combustible y el impacto ambiental.
Plan de estudio - Módulos
- Fundamentos de la optimización en transporte marítimo: definición de problemas, variables clave y objetivos multidimensionales
- Modelos matemáticos avanzados para la planificación de rutas: programación lineal, no lineal, entera y estocástica
- Integración de algoritmos de inteligencia artificial: aprendizaje supervisado, no supervisado y refuerzo aplicado a la logística naval
- Análisis predictivo de demanda y capacidad: uso de series temporales, redes neuronales recurrentes (RNN) y modelos ARIMA para anticipar variaciones en el tráfico marítimo
- Algoritmos genéticos y optimización evolutiva: diseño y aplicación para la selección óptima de rutas y asignación de recursos navales
- Redes neuronales profundas aplicadas a la detección de patrones en datos de navegación y condiciones marítimas en tiempo real
- Simulación y modelado de escenarios operativos bajo incertidumbre: técnicas Monte Carlo y simulación basada en agentes para evaluación de riesgos
- Optimización de consumo energético y reducción de emisiones mediante algoritmos adaptativos en la planificación logística
- Big Data y analítica avanzada aplicada a la logística marítima: integración y procesamiento de datos heterogéneos provenientes de sensores, AIS, clima y tráfico portuario
- Desarrollo de sistemas de soporte a la decisión (DSS) basados en IA para la mejora continua de la gestión de flotas y rutas
- Implementación de técnicas de clustering y segmentación para la optimización de cargas, tiempos de espera y asignación de buques
- Gestión y mitigación de riesgos mediante análisis predictivo: accidentes, condiciones meteorológicas adversas y congestión portuaria
- Protocolos de integración y comunicación entre sistemas inteligentes a bordo y en tierra: interoperabilidad y estándares internacionales
- Casos de estudio reales: aplicación de inteligencia artificial en grandes operadores marítimos y su impacto en la eficiencia logística y reducción de costos
- Herramientas de visualización avanzada y dashboarding para monitoreo en tiempo real y toma de decisiones tácticas y estratégicas
- Normativa y regulaciones internacionales relacionadas con la automatización y uso de IA en transporte naval
- Perspectivas futuras en IA aplicada a la optimización marítima: automatización total, flotas autónomas y sistemas prescriptivos de última generación
- Fundamentos de sistemas inteligentes: inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo aplicados a la navegación naval
- Arquitectura de sistemas autónomos para buques: sensores, actuadores, plataformas de control y comunicaciones inter-sistemas
- Fusión multisensorial y procesamiento en tiempo real: integración de datos provenientes de radar, LIDAR, AIS, cámaras y sistemas inerciales
- Modelado y simulación predictiva de comportamientos marítimos: predicción de trayectorias, detección de obstáculos y evaluación de riesgos en entornos dinámicos
- Algoritmos de toma de decisiones en tiempo real: planificación óptima de rutas, evasión de colisiones y gestión adaptativa ante condiciones meteorológicas adversas
- Redes neuronales y técnicas profundas aplicadas a la interpretación de señales y patrones para navegación autónoma segura
- Sistemas de control y navegación autónoma: controladores PID avanzados, control adaptativo e inferencia difusa para maniobras precisas
- Implementación de sistemas de conocimiento y reglas de COLREG integradas en inteligencia artificial para cumplimiento normativo automático
- Redes de comunicación y protocolos seguros para la transferencia de datos entre plataformas autónomas y centros de control remoto
- Monitoreo y supervisión continua: sistemas de alerta temprana, diagnósticos predictivos y mantenimiento preventivo de sistemas autónomos
- Human-in-the-loop y colaboración hombre-máquina: interfaces, control asistido y toma de decisiones compartida en navegación autónoma
- Evaluación de la ciberseguridad específica para sistemas inteligentes en navegación: amenazas, vulnerabilidades y protocolos de mitigación
- Casos prácticos y estudios de implementación: análisis de proyectos reales de navegación autónoma en buques comerciales y sus resultados operativos
- Aspectos regulatorios y normativos: legislación internacional aplicable a la operación de buques autónomos y cumplimiento con estándares IMO
- Impacto ambiental y eficiencia operativa: optimización mediante IA para reducción de emisiones y consumo energético en operaciones autónomas
- Fundamentos de optimización matemática: programación lineal, no lineal y entera aplicada a la logística marítima
- Modelos estocásticos para análisis predictivo: cadenas de Markov, procesos de Poisson y simulación Monte Carlo en rutas navales
- Técnicas avanzadas de machine learning: redes neuronales profundas, aprendizaje reforzado y algoritmos genéticos para predicción y optimización de rutas autónomas
- Integración de datos en tiempo real: sensórica IoT marítima, AIS, meteorología y oceanografía para sistemas predictivos
- Algoritmos de planificación de rutas multiobjetivo: minimización de costos, tiempos, emisiones y riesgos en el transporte autónomo
- Optimización bajo restricciones dinámicas: modelado y solución de problemas con limitaciones variables como estado del mar, tráfico y regulaciones
- Simulación y validación de escenarios: uso de gemelos digitales para probar estrategias de navegación autónoma y logística marítima integrada
- Aplicación de big data y minería de datos en la gestión de flotas navales y anticipación de demandas logísticas
- Sistemas de soporte a la decisión basados en IA: cuadro de mando, alertas predictivas y recomendaciones automatizadas para operadores y gestores
- Casos aplicados y proyectos integradores: desarrollo completo de un sistema de optimización y análisis predictivo para flotas autónomas en rutas comerciales
- Fundamentos de arquitecturas de IA en sistemas navales: modelos neuronales, aprendizaje profundo y redes convolucionales aplicados al transporte marítimo
- Percepción multisensorial avanzada: integración y procesamiento de señales procedentes de radares, sonares, cámaras ópticas y LIDAR para reconocimiento y clasificación de objetos en entornos marinos complejos
- Técnicas de fusión sensorial: algoritmos de fusión probabilística, filtro de Kalman, filtros de partículas y métodos de toma de decisión multisensorial para incrementar la fiabilidad y robustez en sistemas de navegación autónoma
- Control autónomo de buques inteligentes: diseño e implementación de controladores adaptativos basados en aprendizaje por refuerzo y planificación de trayectorias en tiempo real para operaciones seguras y eficientes
- Desarrollo y aplicación de gemelos digitales marítimos: modelado dinámico de buques, simulaciones en tiempo real, monitoreo predictivo y optimización de operaciones mediante técnicas de IA
- Estrategias de ciberseguridad en sistemas IA naval: análisis de vulnerabilidades, detección de intrusiones basadas en inteligencia artificial, resiliencia ante ataques cibernéticos y protocolos seguros para la comunicación de sistemas autónomos
- Integración de sistemas de IA y automatización: arquitecturas distribuidas, edge computing y sistemas en la nube para la gestión de datos y procesos en buques inteligentes
- Normativas y estándares internacionales para la implementación de IA en transporte naval: cumplimiento regulatorio, validación y certificación de sistemas autónomos
- Estudios de caso y aplicaciones reales: análisis de proyectos de innovación en gemelos digitales, percepción multisensorial y control autónomo en navieras líderes
- Desarrollo de prototipos y simuladores avanzados: herramientas para testing y validación de algoritmos de IA en entornos simulados que replican condiciones marítimas reales
- Fundamentos de Redes Neuronales Profundas: perceptrones multicapa, funciones de activación, backpropagation y optimización
- Arquitecturas avanzadas para sistemas marítimos: CNN, RNN, LSTM y Transformers adaptados al transporte naval
- Diseño de modelos para sistemas de control autónomo: integración de redes neuronales en control predictivo basado en modelos (MPC) aplicados a buques inteligentes
- Aprendizaje supervisado y no supervisado en datos marinos: preprocesamiento de señales sensoriales, detección de anomalías y clustering de comportamientos operativos
- Implementación de redes para gestión predictiva: pronóstico de condiciones marítimas, mantenimiento predictivo de maquinaria y optimización energética
- Desarrollo e integración de sistemas de percepción inteligente: fusión sensorial mediante deep learning para navegación segura y manejo autónomo en entornos dinámicos
- Técnicas de entrenamiento y ajuste de hiperparámetros: regularización, dropout, técnicas de data augmentation específicas para datos marítimos
- Plataformas y herramientas para implementación en tiempo real: TensorFlow, PyTorch, ONNX y despliegue en hardware embarcado
- Evaluación y validación de modelos: métricas de rendimiento, pruebas en simuladores marítimos y escenarios de prueba reales
- Consideraciones de seguridad y robustez: mitigación de ataques adversarios, tolerancia a fallos y fiabilidad en sistemas autónomos navales
- Caso práctico completo: diseño, entrenamiento e implementación de una red neural profunda para el control autónomo de la propulsión y navegación predictiva en un buque inteligente
- Fundamentos y arquitectura de sistemas de control autónomo en buques: modelado dinámico, sistemas embebidos y protocolos de comunicación marítima
- Redes neuronales profundas para percepción marítima: diseño, entrenamiento y optimización de CNN y RNN aplicadas a sensores ópticos y radar
- Fusión sensorial avanzada: integración de datos LIDAR, sonar multihaz y cámaras hiperespectrales para navegación y detección de obstáculos en entornos marítimos complejos
- Algoritmos de análisis predictivo para mantenimiento predictivo y optimización operativa: uso de modelos estadísticos y aprendizaje automático para anticipar fallos en sistemas navales críticos
- Implementación de sistemas ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) adaptados a buques inteligentes para maniobras autónomas y semiautónomas con protocolos de seguridad incorporados
- Arquitectura y protocolos de ciberseguridad marítima: defensa frente a ataques cibernéticos, aseguramiento de integridad en sistemas SCADA y gestión de accesos en redes del buque
- Detección y mitigación de amenazas cibernéticas mediante técnicas de machine learning: análisis de tráfico de red en tiempo real y respuesta adaptativa a intrusiones
- Normativas internacionales y estándares relacionados con la autonomía y ciberseguridad en transporte naval: IMO, IEC 62676 y IEC 61162-460
- Integración de sistemas autónomos con plataformas de control basadas en la nube y edge computing para operaciones en flotillas y supervisión remota
- Casos prácticos y simulaciones de navegación autónoma: implementación de redes neuronales para optimización de ruta, respuesta ante condiciones meteorológicas adversas y gestión colaborativa de tráficos marítimos
- Fundamentos de optimización avanzada para sistemas navales: técnicas clásicas, metaheurísticas y algoritmos evolutivos aplicados a la eficiencia operativa de buques inteligentes
- Diseño e implementación de control autónomo en buques: arquitectura de sistemas, sensores integrados y actuadores inteligentes para maniobras precisas y seguras
- Redes neuronales profundas aplicadas a la predicción de condiciones marítimas y rendimiento de sistemas: modelos supervisados y no supervisados, entrenamiento, validación y despliegue en entornos reales
- Análisis predictivo de mantenimiento basado en datos de sensores a bordo: detección temprana de fallos, prognósticos y planificación de intervenciones para reducir costos y tiempo de inactividad
- Algoritmos de control adaptativo y robusto para navegación autónoma: respuesta a perturbaciones dinámicas y condiciones ambientales adversas
- Integración de sistemas ciberfísicos marítimos: comunicación segura entre sensores, plataformas de control y centros de mando en tiempo real
- Protocolos y estándares de ciberseguridad en el transporte naval: evaluación de amenazas, gestión de vulnerabilidades y mitigación de riesgos en buques inteligentes
- Aplicación de técnicas de machine learning para la detección y respuesta ante ciberataques: sistemas de alerta temprana y autodefensa en redes de barcos conectados
- Simulación avanzada y digital twins para optimización de rutas y operaciones en flotas autónomas: modelado de escenarios y análisis de impacto en el rendimiento y seguridad
- Normativas internacionales y mejores prácticas para la adopción de inteligencia artificial en el sector naval: cumplimiento legal, ética y gobernanza tecnológica
- Fundamentos de la IA Distribuida: arquitecturas distribuidas, modelos de comunicación, protocolos de interoperabilidad y seguridad en sistemas multiagente aplicados al ámbito naval
- Diseño y desarrollo de Gemelos Digitales para embarcaciones: modelado dinámico, calibración con datos de sensores en tiempo real y simulación predictiva de comportamiento estructural y operacional
- Integración de datos heterogéneos: fusión de información procedente de sensores IoT, radares, sistemas SCADA y plataformas AIS para alimentacion continua de modelos predictivos
- Algoritmos de aprendizaje automático y reforzado para optimización de rutas, consumo energético y asignación inteligente de recursos en flotas autónomas
- Definición y aplicación de métricas de rendimiento y resiliencia en sistemas distribuidos de IA marítimos: indicadores clave para mantenimiento predictivo y toma de decisiones automatizada
- Protocolos avanzados para la comunicación segura y sincronización entre nodos de IA embarcados y plataformas en tierra: blockchain, criptografía y gestión de identidades digitales
- Implementación de sistemas de control adaptativo basados en gemelos digitales para gestión en tiempo real de fallas, alertas tempranas y mitigación de riesgos operativos
- Estudio de casos: aplicación práctica en simuladores de flotas autónomas, integración con sistemas de gestión portuaria y reducción de la huella ambiental mediante la IA
- Diseño de arquitecturas escalables y redundantes para despliegue de IA distribuida en entornos marítimos de alta complejidad y condiciones adversas
- Análisis avanzado de resultados y optimización continua mediante feedback loop entre gemelos digitales y sistemas de IA, asegurando mejora constante de la eficiencia y seguridad operacional
- Fundamentos avanzados en diseño de sistemas de navegación autónoma para buques inteligentes: arquitectura modular, redundancia y tolerancia a fallos.
- Percepción multisensorial integrada: fusión de datos de LIDAR, radar, cámaras hiperespectrales, sonares y GNSS para mapeo tridimensional en tiempo real.
- Modelado y procesamiento de señales sensoriales mediante redes neuronales profundas: CNN, RNN y arquitecturas híbridas para detección y clasificación de objetos en entornos marítimos complejos.
- Implementación práctica de gemelos digitales en transporte naval: simulación predictiva, monitorización en tiempo real y optimización operativa mediante técnicas de aprendizaje reforzado.
- Algoritmos de control autónomo adaptativo: planificación de rutas óptimas, evitación de colisiones y toma de decisiones bajo incertidumbre usando modelos probabilísticos y deep reinforcement learning.
- Integración de sistemas ciberfísicos para la seguridad de buques inteligentes: protocolos de comunicación seguros, detección de intrusiones y respuesta automática ante ciberataques mediante inteligencia artificial.
- Cryptografía aplicada a redes de comunicaciones marítimas: implementación de blockchain y técnicas de cifrado avanzado para garantizar la integridad y confidencialidad de datos críticos.
- Normativas internacionales y estándares técnicos para la navegación autónoma y ciberseguridad naval: cumplimiento SOLAS, IMO, IEC 62998 y recomendaciones de la OMI sobre sistemas autónomos.
- Desarrollo e integración de interfaces hombre-máquina inteligentes: realidad aumentada para la supervisión remota y control asistido en operaciones de navegación y maniobra.
- Estudios de casos y proyectos prácticos: diseño y simulación de sistemas completos de navegación autónoma y resiliencia cibernética aplicados a plataformas navales y comerciales de última generación.
- Arquitectura integral de sistemas autónomos en buques: sensores, actuadores, sistemas de control y redes de comunicación en entorno marítimo
- Modelos avanzados de navegación autónoma: algoritmos de planificación de ruta, evitación de obstáculos y toma de decisiones en tiempo real bajo condiciones marítimas dinámicas
- Gemelos digitales aplicados a la gestión naval: conceptualización, diseño, simulación y validación para replicar el comportamiento operativo y estructural de flotas autónomas
- Integración de inteligencia artificial para optimización multidimensional: aprendizaje profundo, redes neuronales y algoritmos de optimización aplicados a consumo energético, mantenimiento predictivo y eficiencia operativa
- Plataformas de comunicaciones marítimas para flotas autónomas: protocolos, latencia, redundancia y seguridad en transmisión de datos entre embarcaciones y centros de control
- Ciberseguridad en sistemas de transporte naval autónomo: evaluación de riesgos, ataques específicos (spoofing, malware, intrusión), y estrategias de defensa mediante inteligencia artificial aplicada
- Normativas internacionales y estándares técnicos para la operación segura de flotas autónomas: cumplimiento con IMO, SOLAS, y recomendaciones de ciberseguridad
- Implementación de sistemas de monitorización en tiempo real: análisis de big data, detección de anomalías y generación de alertas para toma de decisiones a nivel táctico y estratégico
- Arquitectura y gestión de la plataforma de control centralizado para flotas autónomas: integración hardware-software, redundancia, escalabilidad y protocolos de interoperabilidad
- Desarrollo de escenarios de simulación avanzada utilizando gemelos digitales: evaluación de estrategias de navegación, respuesta a emergencias y optimización de recursos en la operación marítima autónoma
- Diseño y ejecución del trabajo final: integración práctica de sistemas autónomos de navegación, protocolos de ciberseguridad y gemelos digitales para la optimización completa en la gestión de flotas navales autónomas
- Metodologías de validación y verificación: pruebas en entornos simulados y reales para asegurar la fiabilidad y seguridad operativa de sistemas autónomos y gemelos digitales
- Análisis de impacto económico y ambiental: evaluación de beneficios y retos en la adopción de tecnologías autónomas y gemelos digitales en el transporte naval
- Gestión del cambio tecnológico y liderazgo en innovación naval: formación de equipos multidisciplinares y desarrollo de protocolos para la implementación exitosa de soluciones inteligentes en la industria
Salidas profesionales
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- Desarrollador de algoritmos de optimización de rutas navales: mejora de la eficiencia, reducción del consumo de combustible y minimización del impacto ambiental.
- Especialista en sistemas de navegación autónoma para buques: diseño, implementación y pruebas de sistemas de control y navegación inteligente.
- Analista de datos en tiempo real para la gestión del tráfico marítimo: predicción de congestiones, optimización de la seguridad y mejora de la eficiencia portuaria.
- Consultor en inteligencia artificial para la industria naval: asesoramiento en la adopción de soluciones de IA para optimizar operaciones y mejorar la toma de decisiones.
- Investigador en el desarrollo de nuevos algoritmos de IA para aplicaciones navales: exploración de nuevas técnicas de aprendizaje automático y su aplicación a problemas marítimos.
- Ingeniero de software especializado en IA para sistemas de control de buques: desarrollo de software para la automatización de tareas y la mejora de la seguridad a bordo.
- Especialista en ciberseguridad para sistemas de navegación inteligentes: protección de los sistemas de navegación autónoma contra ataques cibernéticos y vulnerabilidades.
- Gestor de proyectos de innovación en IA para el sector naval: planificación, ejecución y seguimiento de proyectos de investigación y desarrollo de soluciones de IA para la industria naval.
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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
- Domina la IA: aprende a aplicar las últimas técnicas de Inteligencia Artificial en el sector del Transporte Naval.
- Optimización y Eficiencia: mejora la seguridad, eficiencia y sostenibilidad de las operaciones marítimas con soluciones inteligentes.
- Análisis Predictivo: anticipa fallos, optimiza rutas y gestiona recursos con modelos predictivos basados en datos navales.
- Casos Prácticos Reales: trabaja con datos reales y resuelve desafíos concretos del sector, desde la gestión de flotas hasta la automatización portuaria.
- Profesionales Expertos: aprende de un equipo de expertos en IA y transporte marítimo, con experiencia en proyectos punteros.
Testimonios
Durante el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Transporte Naval, desarrollé un algoritmo de optimización de rutas para portacontenedores que, al ser implementado en un caso de estudio real con una naviera, logró reducir los tiempos de tránsito en un 12% y el consumo de combustible en un 8%, generando un ahorro significativo de costos y una reducción considerable de la huella de carbono.
Durante el Máster en Investigación e Innovación Tecnológica Naval, desarrollé un sistema de optimización de rutas para embarcaciones autónomas, reduciendo el consumo de combustible en un 12% y mejorando los tiempos de llegada en un 7% en simulaciones realistas. Este proyecto fue premiado por su innovación y aplicabilidad en el sector, y me permitió obtener una posición de investigador en un importante centro tecnológico naval.
Apliqué los conocimientos del máster para optimizar las rutas de una flota de cargueros, reduciendo el consumo de combustible en un 12% y los tiempos de entrega en un 7%, generando un ahorro anual de $2.5 millones para la compañía.
Apliqué los conocimientos del Máster en IA para optimizar las rutas de carga de una flota de portacontenedores, lo que resultó en una reducción del 15% en los costos de combustible y un aumento del 8% en la eficiencia del transporte en el primer trimestre.
Preguntas frecuentes
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 del transporte marítimo o naval.
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.
- Arquitectura integral de sistemas autónomos en buques: sensores, actuadores, sistemas de control y redes de comunicación en entorno marítimo
- Modelos avanzados de navegación autónoma: algoritmos de planificación de ruta, evitación de obstáculos y toma de decisiones en tiempo real bajo condiciones marítimas dinámicas
- Gemelos digitales aplicados a la gestión naval: conceptualización, diseño, simulación y validación para replicar el comportamiento operativo y estructural de flotas autónomas
- Integración de inteligencia artificial para optimización multidimensional: aprendizaje profundo, redes neuronales y algoritmos de optimización aplicados a consumo energético, mantenimiento predictivo y eficiencia operativa
- Plataformas de comunicaciones marítimas para flotas autónomas: protocolos, latencia, redundancia y seguridad en transmisión de datos entre embarcaciones y centros de control
- Ciberseguridad en sistemas de transporte naval autónomo: evaluación de riesgos, ataques específicos (spoofing, malware, intrusión), y estrategias de defensa mediante inteligencia artificial aplicada
- Normativas internacionales y estándares técnicos para la operación segura de flotas autónomas: cumplimiento con IMO, SOLAS, y recomendaciones de ciberseguridad
- Implementación de sistemas de monitorización en tiempo real: análisis de big data, detección de anomalías y generación de alertas para toma de decisiones a nivel táctico y estratégico
- Arquitectura y gestión de la plataforma de control centralizado para flotas autónomas: integración hardware-software, redundancia, escalabilidad y protocolos de interoperabilidad
- Desarrollo de escenarios de simulación avanzada utilizando gemelos digitales: evaluación de estrategias de navegación, respuesta a emergencias y optimización de recursos en la operación marítima autónoma
- Diseño y ejecución del trabajo final: integración práctica de sistemas autónomos de navegación, protocolos de ciberseguridad y gemelos digitales para la optimización completa en la gestión de flotas navales autónomas
- Metodologías de validación y verificación: pruebas en entornos simulados y reales para asegurar la fiabilidad y seguridad operativa de sistemas autónomos y gemelos digitales
- Análisis de impacto económico y ambiental: evaluación de beneficios y retos en la adopción de tecnologías autónomas y gemelos digitales en el transporte naval
- Gestión del cambio tecnológico y liderazgo en innovación naval: formación de equipos multidisciplinares y desarrollo de protocolos para la implementación exitosa de soluciones inteligentes en la industria
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.
