Ingeniería de Aprendizaje por refuerzo, control e IA segura
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Ingeniería de Aprendizaje por refuerzo, control e IA segura se centra en el desarrollo de algoritmos avanzados para la optimización y supervisión adaptativa de sistemas aeroespaciales, integrando metodologías de ML, RL, y control robusto dentro de plataformas como AFCS y FBW en aeronaves como eVTOL y UAM. El enfoque abarca dinámica/control, diseño de políticas resilientes frente a incertidumbres y modelado predictivo mediante simuladores CFD y entornos HIL/SIL para garantizar la fiabilidad en condiciones operativas críticas, alineándose con las exigencias de certificación y simulación virtual integral.
Los laboratorios especializados permiten pruebas exhaustivas de integración de IA segura, asegurando conformidad con normativas internacionales y estándares de software y hardware críticos como DO-178C, DO-254 y procesos de gestión de riesgo según ARP4754A/ARP4761. La trazabilidad y evaluación en condiciones reales facilitan roles profesionales como Ingeniero de Control, Especialista en Validación HIL, Arquitecto de Sistemas Embebidos y Analista de Seguridad Aeroespacial, consolidando la transferencia tecnológica hacia la industria aeronáutica avanzada.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): aprendizaje por refuerzo, IA segura, control adaptativo, AFCS, FBW, HIL, DO-178C, ARP4754A, eVTOL, UAM.
Ingeniería de Aprendizaje por refuerzo, control e IA segura
- Format: Online
- Duration: 19 months
- Time: 1900 H
- Practices: Consult
- Language: ES / EN
- Credits: 60 ECTS
- Registration date: 04-07-2026
- Start date: 28-08-2026
- Available places: 7
360.000 $
Skills and results
What you will learn
1. Dominio del Aprendizaje por Refuerzo para Control Inteligente y Seguridad en IA
To whom is our:
Ingeniería de Aprendizaje por refuerzo, control e IA segura
9. Marco legal marítimo internacional y nacional.
9. Principios de diseño de buques y estructuras navales.
3. Introducción a la seguridad marítima y la prevención de riesgos.
4. Análisis de estabilidad y flotabilidad.
5. Conceptos de resistencia y propulsión naval.
6. Selección de materiales y construcción naval.
7. Diseño preliminar de embarcaciones: estudio de la forma del casco.
8. Aspectos ambientales y sostenibilidad en el diseño naval.
9. Introducción a sistemas de propulsión y gobierno.
90. Estudio de casos: legislación y diseño inicial.
9. Modelado matemático de rotores: principios y fundamentos.
9. Teoría del rotor y aerodinámica avanzada.
3. Análisis del rendimiento de rotores: empuje, potencia y eficiencia.
4. Optimización de la geometría del rotor: técnicas y algoritmos.
5. Modelado de flujo de aire y simulación numérica.
6. Diseño aerodinámico de palas de rotor.
7. Selección de perfiles aerodinámicos para rotores.
8. Análisis estructural de rotores.
9. Aplicaciones prácticas y estudios de casos.
90. Evaluación de diferentes estrategias de optimización.
9. Introducción a la simulación computacional en el diseño de rotores.
9. Métodos de elementos finitos y su aplicación.
3. Dinámica de fluidos computacional (CFD) aplicada a rotores.
4. Análisis del comportamiento de rotores en diferentes condiciones.
5. Optimización de rotores utilizando software de simulación.
6. Validación de modelos y resultados de simulación.
7. Análisis de vibraciones y ruido en rotores.
8. Estudio de la interacción rotor-estela.
9. Implementación práctica de software de simulación.
90. Comparativa de diferentes métodos de modelado computacional.
9. Introducción a la ingeniería de refuerzo y su aplicación en sistemas navales.
9. Aprendizaje por refuerzo: conceptos y algoritmos básicos.
3. Control inteligente: diseño de controladores basados en IA.
4. Aplicación del aprendizaje por refuerzo en el control de sistemas de propulsión.
5. Diseño de sistemas de control autónomos para navegación.
6. IA segura: principios y técnicas para la fiabilidad.
7. Modelado de sistemas navales para simulación y entrenamiento.
8. Implementación práctica de algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
9. Análisis de riesgos y mitigación en sistemas controlados por IA.
90. Integración de la IA en el control y la operación de buques.
9. Control inteligente con aprendizaje por refuerzo en sistemas navales.
9. Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo en la optimización del rendimiento del rotor.
3. Modelado y simulación de rotores para entrenamiento de IA.
4. Desarrollo de algoritmos de aprendizaje por refuerzo para control de rotores.
5. Análisis y optimización del rendimiento de rotores con IA.
6. Implementación de IA segura en sistemas de control de rotores.
7. Diseño de sistemas de control inteligente para la estabilización de buques.
8. Pruebas y validación de controladores basados en aprendizaje por refuerzo.
9. Integración de sistemas de control inteligentes en entornos navales.
90. Estudio de casos: control de rotores con IA segura.
9. Introducción al aprendizaje por refuerzo y su aplicación en el control naval.
9. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo para control de sistemas.
3. Implementación de aprendizaje por refuerzo en sistemas de control de propulsión.
4. IA segura: principios y técnicas para la fiabilidad y seguridad.
5. Aplicación del aprendizaje por refuerzo en la optimización de la ruta y navegación.
6. Diseño de sistemas de control autónomos para buques.
7. Modelado de sistemas navales para simulación y entrenamiento.
8. Análisis de riesgos y mitigación en sistemas controlados por IA.
9. Integración de la IA en el control y la operación de buques.
90. Estudios de casos: control naval basado en aprendizaje por refuerzo.
9. Diseño de rotores con IA segura: metodologías y principios.
9. Aplicación del aprendizaje por refuerzo en el diseño y optimización de rotores.
3. Integración de IA segura en el proceso de diseño.
4. Optimización del rendimiento del rotor mediante algoritmos de IA.
5. Análisis de riesgos y mitigación en el diseño de rotores.
6. Modelado y simulación de rotores para entrenamiento de IA.
7. Diseño de rotores para diferentes aplicaciones navales.
8. Consideraciones de seguridad y fiabilidad en el diseño.
9. Pruebas y validación de diseños de rotores.
90. Estudio de casos: diseño de rotores con IA segura.
9. Modelado de rotores: conceptos y técnicas.
9. Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo en el modelado de rotores.
3. IA segura: principios y técnicas para la aplicación.
4. Implementación del aprendizaje por refuerzo en simulaciones de rotores.
5. Modelado de rotores para control y optimización.
6. Integración de IA en sistemas de modelado de rotores.
7. Análisis de rendimiento y optimización de rotores con IA.
8. Aplicaciones prácticas y estudios de casos.
9. Consideraciones de seguridad en la aplicación de la IA.
90. Tendencias futuras en el modelado de rotores con IA aplicada.
Capstone-type projects
- Optimización Rotor: CFD-CSD; túnel de viento; análisis acústico.
- Control (AFCS): Estabilidad/control actitud; validación SIL/HIL.
- Tiltrotor: Corredor conversión; análisis márgenes.
- Aeroelasticidad: Análisis modal, flutter, mitigación estructural.
DO-160: Ensayos ambientales y mitigación (vibración, temperatura, EMI, rayos).
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