Máster en Machine Learning para Seguridad Marítima
¿Por qué este master?
El Máster en Machine Learning para Seguridad Marítima te capacita para proteger el sector marítimo de las amenazas del siglo XXI. Aprenderás a detectar patrones anómalos en datos de navegación, predecir riesgos de ciberseguridad en buques e infraestructuras portuarias y optimizar la respuesta ante emergencias en tiempo real. Este programa combina la teoría del machine learning con casos prácticos del ámbito marítimo, proporcionándote las habilidades necesarias para liderar la transformación digital de la seguridad en este sector crucial.
Ventajas diferenciales
- Foco en aplicaciones marítimas: detección de pesca ilegal, análisis de rutas de contrabando, predicción de fallos en equipos.
- Datos reales del sector: acceso a datasets anonimizados de tráfico marítimo, meteorología y ciberseguridad.
- Herramientas de vanguardia: aprendizaje práctico con Python, TensorFlow, Keras y otras bibliotecas clave.
- Proyectos personalizados: desarrollo de soluciones innovadoras para retos reales de empresas y organizaciones marítimas.
- Networking especializado: conexión con expertos del sector, participación en eventos y oportunidades de empleo.
¿A quién va dirigido?
- Profesionales de la seguridad marítima que buscan aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos para la prevención de riesgos y la optimización de recursos.
- Ingenieros y científicos de datos interesados en especializarse en el sector marítimo, explorando aplicaciones de Machine Learning en seguridad y eficiencia operativa.
- Oficiales de la Armada y guardacostas que desean mejorar la detección de amenazas, el análisis de patrones de tráfico y la respuesta a incidentes con el uso de modelos predictivos.
- Responsables de la gestión de flotas y seguros marítimos que buscan reducir costes, optimizar rutas y predecir fallos en equipos a través del análisis de datos.
- Investigadores y académicos que desean contribuir al desarrollo de soluciones innovadoras para la seguridad marítima utilizando las últimas herramientas de Machine Learning.
Flexibilidad y Aplicación Práctica
Máster diseñado para profesionales activos: formato online adaptable, proyectos basados en casos reales y enfoque en la implementación práctica de los conocimientos adquiridos.
Objetivos y competencias
Detectar y predecir actividades sospechosas en tiempo real:
Analizar patrones de comportamiento anómalos mediante IA y correlacionar con datos de inteligencia, alertando sobre potenciales amenazas a la seguridad marítima y portuaria.
Optimizar la gestión de riesgos en operaciones marítimas:
«Implementar planes de contingencia y comunicar eficazmente en situaciones de emergencia, priorizando la seguridad de la vida humana en el mar y la protección del medio ambiente.»
Automatizar la identificación de anomalías en el tráfico marítimo:
Analizar patrones de comportamiento marítimo histórico y en tiempo real, utilizando algoritmos de Machine Learning para detectar desviaciones significativas y generar alertas automáticas.
Desarrollar modelos predictivos para la prevención de incidentes marítimos:
Integrar datos AIS, meteorológicos e históricos de incidentes para identificar patrones de riesgo y generar alertas tempranas.
Mejorar la eficiencia en la respuesta ante emergencias marítimas:
Dominar técnicas de búsqueda y rescate (SAR), optimizando la comunicación con centros de coordinación y utilizando eficazmente los recursos disponibles a bordo y externos.
Fortalecer la ciberseguridad de infraestructuras marítimas críticas:
Implementar un programa robusto de gestión de vulnerabilidades y respuesta a incidentes, priorizando la segmentación de redes y la protección de sistemas SCADA/ICS con monitorización continua y planes de contingencia probados.
Plan de estudio - Módulos
- Fundamentos matemáticos y estadísticos en Machine Learning aplicados a la detección de amenazas marítimas: teoría de la probabilidad, álgebra lineal y estadística multivariada
- Diseño e implementación de modelos supervisados para clasificación y detección de objetos hostiles en entornos marítimos: Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
- Aplicación de algoritmos no supervisados para detección de anomalías en patrones de navegación y tráfico marítimo: clustering jerárquico, DBSCAN y métodos basados en densidad
- Modelos de series temporales y aprendizaje profundo para predicción y detección temprana de amenazas dinámicas: LSTM, GRU y modelos híbridos con atención temporal
- Integración de datos multisensoriales (AIS, radar, imágenes satelitales, sensores IoT) para mejora de la precisión en detección y clasificación usando técnicas de fusión de datos
- Algoritmos avanzados de procesamiento de imagen y video aplicados a la vigilancia marítima: segmentación semántica, detección de movimiento y reconocimiento de comportamientos anómalos
- Optimización de algoritmos para ejecución en tiempo real a bordo de plataformas marítimas: reducción de complejidad computacional y uso de hardware especializado (FPGA, GPU)
- Estudio y aplicación de técnicas de aprendizaje federado para protección de datos sensibles en ecosistemas de seguridad marítima colaborativa
- Implementación de sistemas de alerta temprana con algoritmos de clasificación probabilística y modelos bayesianos para riesgo y evaluación de amenazas
- Evaluación de desempeño, métricas específicas y validación de sistemas ML en escenarios reales de navegación marítima: precisión, recall, F1-score, y curvas ROC
- Casos de estudio aplicados al análisis forense y detección de actividades ilícitas como piratería, contrabando y navegación furtiva mediante machine learning avanzado
- Normativas y estándares internacionales para la aplicación de inteligencia artificial en seguridad marítima: cumplimiento de IMO, SOLAS y protocolos de ciberseguridad
- Fundamentos de redes neuronales profundas aplicadas a la seguridad marítima: arquitecturas CNN, RNN y Transformers enfocadas en datos multidimensionales provenientes de sensores náuticos
- Modelado predictivo de eventos críticos en entornos marítimos: técnicas avanzadas de series temporales, detección de anomalías y clasificación supervisada para prevención de incidentes
- Integración de datos heterogéneos: fusión sensorial de AIS, radar, satélites y sistemas IoT para alimentar modelos de machine learning robustos
- Desarrollo y optimización de algoritmos para la identificación temprana de riesgos: overfitting, underfitting, regularización y validación cruzada específica para escenarios marítimos
- Implementación de sistemas de alerta proactivos basados en predicciones de inteligencia artificial: arquitectura distribuida, latencia baja y respuesta en tiempo real
- Simulación y análisis de escenarios de riesgo utilizando aprendizaje reforzado para tácticas de mitigación y respuestas automatizadas en operaciones marítimas
- Optimización de parámetros y redes neuronales mediante técnicas de ajuste bayesiano y algoritmos genéticos orientados a la seguridad operacional
- Utilización de modelos híbridos combinando machine learning clásico y redes neuronales para aumentar la interpretabilidad y precisión en la detección de riesgos
- Ciberseguridad aplicada a sistemas predictivos marítimos: seguridad de datos, prevención de ataques adversarios y robustez de modelos AI ante vulnerabilidades específicas
- Evaluación de desempeño y métricas específicas para modelos predictivos en seguridad marítima: precisión, recall, F1-score, ROC-AUC y análisis de casos de estudio reales
- Fundamentos de Deep Learning aplicados a sistemas de vigilancia naval: arquitecturas neuronales y sus particularidades en entornos marítimos
- Preprocesamiento avanzado de datos multimodales: imágenes satelitales, radar y sensores acústicos para la detección eficiente de amenazas
- Diseño e implementación de redes convolucionales (CNN) para la identificación automática de objetos y anomalías en escenas marítimas
- Modelos recurrentes (RNN, LSTM) y su aplicación en el análisis secuencial de datos de tráfico naval y patrones comportamentales
- Transfer learning y fine-tuning en redes profundas para optimizar la clasificación de amenazas con conjuntos de datos limitados
- Integración de sistemas de visión artificial con algoritmos de segmentación semántica para el reconocimiento preciso de embarcaciones sospechosas
- Metodologías para el entrenamiento con bases de datos desbalanceadas y técnicas de data augmentation específicas para escenarios marítimos
- Evaluación rigurosa del rendimiento: métricas avanzadas, validación cruzada y pruebas en entornos simulados de vigilancia naval
- Implementación de pipelines de inferencia en tiempo real: aceleración por hardware, optimización y despliegue en plataformas embarcadas
- Ciberseguridad en modelos de deep learning aplicados a sistemas críticos: protección frente a ataques adversariales y manipulación de datos
- Casos prácticos y proyectos integradores: detección automatizada de piratería, contrabando y actividades ilícitas sobre el dominio marítimo
- Futuras tendencias y desafíos: fusión de datos multisensoriales, modelos multimodales y deep reinforcement learning para la defensa naval
- Diseño y arquitectura de plataformas de Machine Learning específicas para entornos marítimos: componentes de hardware, integración de software y topologías cloud, edge y fog computing para optimización de rendimiento y latencia
- Fusión multisensor: algoritmos avanzados para la integración de datos de radar, AIS, sonar, cámaras infrarrojas y satélites, garantizando robustez, sincronización temporal y coherencia espacial en escenarios marítimos complejos
- Procesamiento en el Edge-to-Cloud: estrategias para despliegue distribuido de modelos de ML, incluyendo inferencia en tiempo real en dispositivos edge y entrenamiento continuo en la nube utilizando arquitecturas híbridas y contenedores
- Ciberseguridad en plataformas IA para seguridad marítima: mecanismos de protección de datos sensibles, detección de intrusiones, control de acceso seguro y resiliencia frente a ataques adversariales en modelos de machine learning
- Validación operativa rigurosa: métodos de evaluación y benchmarking de modelos ML en condiciones marítimas reales, uso de datasets sintéticos y reales, métricas de precisión, recall, F1-score y análisis de falsos positivos/negativos para sistemas críticos
- Implementación de IA explicable (XAI) para operaciones navales: técnicas de interpretación de modelos, visualización de decisiones automáticas y generación de reportes comprensibles para operadores y comandantes en tiempo real
- Orquestación y automatización de pipelines de datos marítimos: integración de flujos ETL, control de calidad, registro y monitoreo continuo para garantizar integridad y disponibilidad del dato en entornos marítimos hostiles
- Normativas y estándares para plataformas ML en seguridad marítima: cumplimiento con directrices internacionales, certificaciones marítimas y requisitos operacionales para despliegues en flotas comerciales y militares
- Casos prácticos de despliegue: estudio detallado de plataformas exitosas implementadas en vigilancia costera, detección de intrusión, prevención de accidentes y respuesta ante emergencias marítimas
- Gestión del ciclo de vida del modelo: desde el diseño inicial, entrenamiento, evaluación, actualización continua y desmantelamiento, asegurando robustez, adaptabilidad y mantenimiento preventivo en ambientes operativos navales
- Fundamentos de optimización matemática aplicados a sistemas inteligentes marítimos: programación lineal, no lineal y entera mixta
- Modelos predictivos para la gestión de incidentes marítimos: regresión, clasificación y series temporales en contextos de alta incertidumbre
- Algoritmos de aprendizaje profundo (Deep Learning) para detección temprana de anomalías y patrones críticos en datos sensor y satelitales
- Integración y fusión de datos multisensoriales en tiempo real: AIS, radar, ecosonda, cámaras térmicas y sistemas UAV
- Técnicas avanzadas de procesamiento de señales y filtrado adaptativo para la reducción de ruido en entornos marítimos agresivos
- Sistemas de control inteligente basados en algoritmos de refuerzo (Reinforcement Learning) para respuesta autónoma ante emergencias
- Diseño y evaluación de arquitecturas distribuidas para procesamiento en el borde (Edge Computing) y computación en la nube para sistemas marítimos
- Optimización multiobjetivo para la asignación de recursos de emergencia marítima: minimización de tiempos de respuesta y maximización de cobertura territorial
- Implementación de técnicas de análisis predictivo y simulación estocástica para anticipar evolución y consecuencias de incidentes marítimos
- Desarrollo de dashboards inteligentes con visualización avanzada para monitoreo en tiempo real y toma de decisiones basadas en datos
- Protocolos y estándares para la interoperabilidad de sistemas inteligentes en infraestructuras portuarias y marítimas
- Aplicación de métodos de ciberseguridad avanzados para proteger la integridad y disponibilidad de sistemas críticos ante ciberataques
- Evaluación del desempeño y validación de modelos de machine learning en ambientes operacionales marítimos mediante métricas de precisión, recall y tiempo de respuesta
- Casos prácticos y simulaciones reales de incidentes marítimos abordados mediante sistemas inteligentes con optimización en tiempo real
- Normativas internacionales y su impacto en la implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial para la seguridad marítima
- Fundamentos avanzados de Machine Learning en entornos marítimos: paradigmas supervisados, no supervisados y reforzados aplicados a la seguridad
- Arquitecturas de redes neuronales profundas para la detección de anomalías en tráfico marítimo y sistemas de vigilancia multisensor
- Modelado predictivo mediante series temporales: LSTM, GRU y Transformers para anticipar eventos críticos como colisiones, abordajes y derrames
- Integración multimodal de datos: sensores radar, AIS, imágenes satelitales y datos oceanográficos en modelos de aprendizaje automático
- Optimización de algoritmos de detección en tiempo real: técnicas de reducción de dimensionalidad, selección de características y procesamiento paralelo
- Implementación de sistemas de alertas tempranas utilizando técnicas de clustering y clasificación jerárquica para la identificación de amenazas y comportamientos irregulares
- Algoritmos adaptativos para la vigilancia dinámica de rutas marítimas sensibles y zonas de tránsito intenso bajo condiciones ambientales cambiantes
- Evaluación de desempeño y validación de modelos mediante métricas especializadas para ambientes marítimos, incluyendo sensibilidad, especificidad y tasas de falsos positivos
- Aplicación de aprendizaje federado y privacidad diferencial para manejo seguro de datos sensibles en redes multinodales marinas
- Casos de estudio avanzados: detección de intrusiones, monitoreo de embarcaciones no registradas e identificación de patrones de pesca ilegal mediante técnicas híbridas de ML y análisis geoespacial
- Fundamentos de Deep Learning aplicados a sistemas de seguridad marítima: redes neuronales convolucionales (CNN), recurrentes (RNN), y transformers para análisis de datos en tiempo real
- Diseño e implementación de arquitecturas híbridas: integración de algoritmos clásicos de machine learning con modelos de deep learning para mejorar la detección temprana
- Plataformas y entornos de desarrollo avanzados: uso de TensorFlow, PyTorch y plataformas de edge computing para despliegue en entornos marítimos
- Procesamiento y análisis de datos multisensoriales: integración de señales radar, sonar, AIS y cámaras ópticas mediante técnicas de fusión de datos
- Algoritmos de detección automática de amenazas: identificación de objetos no autorizados, patrones sospechosos y actividades ilícitas en tiempo real
- Sistemas de respuesta automática basados en agentes inteligentes y reglas de negocio: desarrollo de protocolos de acción frente a incidentes detectados
- Optimización y escalabilidad de plataformas para operación en condiciones marítimas adversas: robustez, latencia y consumo energético
- Implementación de pipelines de entrenamiento y validación continua utilizando técnicas de aprendizaje federado para protección de datos sensibles
- Evaluación de desempeño de modelos: métricas específicas para detección y clasificación en escenarios marítimos, incluyendo el manejo de falsos positivos y negativos
- Ciberseguridad y protección de infraestructuras de inteligencia artificial en entornos marítimos: estrategias para mitigar ataques y vulnerabilidades en tiempo real
- Fundamentos matemáticos y estadísticos aplicados a machine learning: probabilidades, estadística inferencial, álgebra lineal y cálculo diferencial
- Modelos de inteligencia artificial para sistemas críticos: diferenciación entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo en entornos marítimos
- Redes neuronales profundas y arquitecturas avanzadas: CNN, RNN, LSTM y Transformers para análisis secuencial y espacial de datos marítimos
- Integración de sensores multimodales: adquisición, fusión y preprocesamiento de datos provenientes de radar, AIS, sonar, cámaras térmicas y meteorología marítima
- Algoritmos de detección y clasificación de anomalías: autoencoders, Isolation Forest y métodos basados en densidad para identificar riesgos operativos en tiempo real
- Modelización predictiva avanzada: técnicas de series temporales, Prophet, ARIMA, y modelos de aprendizaje profundo para predicción de eventos como colisiones, fallos estructurales y condiciones meteorológicas extremas
- Sistemas de alerta temprana basados en IA: diseño, implementación y evaluación de pipelines de inferencia para respuesta rápida ante eventos críticos
- Optimización de rutas y logística marítima utilizando algoritmos genéticos, swarm intelligence y aprendizaje por refuerzo para minimizar riesgos y consumos de combustible
- Evaluación del rendimiento de modelos: métricas de precisión, recall, F1-score, curvas ROC y validación cruzada para garantizar robustez y fiabilidad en escenarios operativos
- Implementación de sistemas AI en entornos de alta disponibilidad y baja latencia: infraestructura edge computing, contenedores y despliegue en plataformas marítimas
- Ciberseguridad en sistemas AI para seguridad marítima: técnicas de defensa frente a adversarios, detección de ataques de datos y robustez contra perturbaciones adversariales
- Análisis ético y regulatorio del uso de IA en el ámbito marítimo: cumplimiento normativo, privacidad de datos y responsabilidad en la toma de decisiones automatizadas
- Fundamentos matemáticos de las permutaciones en análisis de secuencias marítimas: teoría combinatoria aplicada a eventos temporales y espaciales
- Modelos probabilísticos para la detección automática de patrones anómalos en datos multivariantes marinos
- Arquitecturas avanzadas de redes neuronales profundas: CNN, RNN, LSTM y Transformers aplicadas a series temporales náuticas
- Integración de datos heterogéneos: sensores AIS, radar, satélites y sistemas IoT para entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo
- Preprocesamiento y normalización de datos marítimos: reducción de ruido, imputación de valores y técnicas de aumento de datos especializados
- Algoritmos de permutación para detección de amenazas: identificación de secuencias atípicas en tráfico marítimo y comportamiento de buques
- Despliegue de modelos de deep learning en entornos con recursos limitados y latencia crítica: edge computing y optimización de inferencia
- Evaluación y validación de sistemas automáticos de alerta temprana mediante métricas especializadas (ROC, F1-Score, Matthews Correlation Coefficient)
- Casos de estudio: detección de intrusiones, piratería y actividades ilícitas mediante reconocimiento automático de patrones en datos marítimos complejos
- Normativas y estándares de seguridad marítima aplicables a la implementación de sistemas basados en IA y aprendizaje profundo
- Definición del problema: amenazas marítimas contemporáneas y requisitos para sistemas automáticos de detección
- Arquitectura del sistema: diseño modular para integración de fuentes multisensoriales (radar, AIS, satélites, sensores acústicos)
- Preprocesamiento de datos: técnicas avanzadas de limpieza, fusión y normalización para garantizar calidad en tiempo real
- Modelos de Machine Learning: selección, entrenamiento y validación de redes neuronales profundas, SVM, y algoritmos de ensemble aplicados a detección de anomalías
- Implementación de modelos Explainable AI (XAI): métodos SHAP, LIME y reglas basadas para interpretación transparente de decisiones en entornos críticos
- Desarrollo de algoritmos de respuesta automática: protocolos de alerta, clasificación de amenaza y generación de acciones mitigadoras en tiempo real
- Optimización y evaluación del rendimiento: métricas específicas (precision, recall, F1-score, AUC-ROC) en escenarios de alta incertidumbre operacional
- Integración con sistemas existentes: interoperabilidad con plataformas marítimas, gestión de tráfico y sistemas de seguridad nacional
- Simulación y pruebas en entornos virtualizados: creación de escenarios sintéticos y uso de gemelos digitales para validación robusta
- Consideraciones éticas y normativas: cumplimiento con regulaciones internacionales, protección de datos y salvaguarda frente a ciberataques
Salidas profesionales
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- Analista de datos en seguridad marítima: Detección de patrones de comportamiento anómalos en el tráfico marítimo, análisis de riesgos y predicción de incidentes.
- Desarrollador de modelos de Machine Learning para seguridad marítima: Creación y optimización de algoritmos para la detección de fraudes, la predicción de ataques cibernéticos a buques y la optimización de rutas.
- Consultor en seguridad marítima con especialización en Machine Learning: Asesoramiento a empresas del sector marítimo en la implementación de soluciones de seguridad basadas en Machine Learning, evaluación de riesgos y diseño de planes de contingencia.
- Investigador en seguridad marítima y Machine Learning: Desarrollo de nuevas técnicas y algoritmos para la mejora de la seguridad marítima, participación en proyectos de investigación y desarrollo.
- Especialista en ciberseguridad marítima: Protección de sistemas informáticos de buques e infraestructuras portuarias contra ataques cibernéticos, análisis de vulnerabilidades y desarrollo de soluciones de seguridad.
- Gestor de proyectos de seguridad marítima con Machine Learning: Liderazgo y gestión de proyectos de desarrollo e implementación de soluciones de seguridad basadas en Machine Learning, coordinación de equipos multidisciplinares.
- Oficial de inteligencia marítima: Análisis de información para la identificación de amenazas y riesgos para la seguridad marítima, elaboración de informes y alertas.
- Experto en detección de vertidos y contaminación marina: Desarrollo de modelos de Machine Learning para la detección temprana de vertidos y la predicción de su propagación.
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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
- Análisis Predictivo Avanzado: Domina algoritmos de Machine Learning para la detección temprana de amenazas y optimización de la seguridad marítima.
- Seguridad Marítima Integral: Aplica técnicas de IA para proteger embarcaciones, puertos y rutas marítimas contra riesgos diversos.
- Visualización de Datos Geoespaciales: Aprende a interpretar y presentar datos complejos relacionados con la seguridad marítima en mapas interactivos.
- Casos Prácticos Reales: Trabaja con simulaciones y estudios de caso para aplicar tus conocimientos en situaciones reales del sector.
- Expertos del Sector Marítimo: Aprende de profesionales con experiencia en seguridad marítima y Machine Learning.
Testimonios
Apliqué los algoritmos de aprendizaje automático aprendidos durante el máster para desarrollar un sistema de detección de anomalías en el tráfico marítimo. Este sistema, implementado en tiempo real en el puerto de Rotterdam, redujo en un 15% las falsas alarmas por actividades sospechosas, optimizando la vigilancia y liberando recursos para casos reales de seguridad.
Apliqué los conocimientos del máster para desarrollar un sistema de predicción de rutas óptimas para una flota de cargueros, reduciendo el consumo de combustible en un 12% y aumentando la eficiencia en la entrega de mercancías en un 15%. Esto generó un ahorro significativo de costos para la empresa y una reducción en nuestra huella de carbono.
Apliqué los algoritmos de aprendizaje automático aprendidos en el Máster para desarrollar un sistema de detección de anomalías en tiempo real para buques en el puerto de Rotterdam. Este sistema redujo los falsos positivos en un 70% y permitió la identificación temprana de actividades sospechosas, mejorando significativamente la seguridad y eficiencia portuaria.
Apliqué los algoritmos de aprendizaje automático aprendidos durante el máster para desarrollar un sistema de detección de anomalías en el tráfico marítimo. Este sistema, implementado en tiempo real por una importante empresa naviera, redujo en un 15% las falsas alarmas de seguridad y aumentó la eficiencia en la detección de actividades ilícitas en un 20%.
Preguntas frecuentes
Seguridad marítima
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.
Predecir y prevenir colisiones mediante el análisis de datos de radar, AIS y meteorológicos.
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 del problema: amenazas marítimas contemporáneas y requisitos para sistemas automáticos de detección
- Arquitectura del sistema: diseño modular para integración de fuentes multisensoriales (radar, AIS, satélites, sensores acústicos)
- Preprocesamiento de datos: técnicas avanzadas de limpieza, fusión y normalización para garantizar calidad en tiempo real
- Modelos de Machine Learning: selección, entrenamiento y validación de redes neuronales profundas, SVM, y algoritmos de ensemble aplicados a detección de anomalías
- Implementación de modelos Explainable AI (XAI): métodos SHAP, LIME y reglas basadas para interpretación transparente de decisiones en entornos críticos
- Desarrollo de algoritmos de respuesta automática: protocolos de alerta, clasificación de amenaza y generación de acciones mitigadoras en tiempo real
- Optimización y evaluación del rendimiento: métricas específicas (precision, recall, F1-score, AUC-ROC) en escenarios de alta incertidumbre operacional
- Integración con sistemas existentes: interoperabilidad con plataformas marítimas, gestión de tráfico y sistemas de seguridad nacional
- Simulación y pruebas en entornos virtualizados: creación de escenarios sintéticos y uso de gemelos digitales para validación robusta
- Consideraciones éticas y normativas: cumplimiento con regulaciones internacionales, protección de datos y salvaguarda frente a ciberataques
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.
