Desarrollo y análisis de modelos matemáticos y computacionales para representar, estudiar y simular sistemas físicos, mecánicos y otros sistemas complejos.

Competencias:

  • Mecánica de fluidos.
  • Transferencia de masa y calor.
  • Materiales compuestos.
  • Mecánica del sólido.
  • Mecánica con restricciones.
  • Reducción de dimensiones.
  • Análisis de estabilidad.
  • Simulación y análisis de sistemas.
  • Calibración de modelos a partir de datos.

Desarrollo y análisis de modelos y métodos matemáticos para el control, estabilidad y comportamiento de sistemas de ingeniería.

Competencias:

  • Teoría y análisis de control.
  • Análisis de estabilidad.
  • Control de sistemas dinámicos.
  • Robótica.
  • Modelización de sistemas mecánicos.
  • Control y optimización de sistemas.

Aplicación de herramientas matemáticas y computacionales para la representación, análisis y simulación de fenómenos biológicos y ambientales.

Competencias:

  • Modelos en neurociencia.
  • Redes neuronales.
  • Modelos epidemiológicos.
  • Modelización de emisiones.
  • Análisis de sustancias peligrosas.
  • Evaluación de escenarios ambientales.

Desarrollo y aplicación de métodos matemáticos, estadísticos y computacionales para extraer información, identificar patrones y generar conocimiento a partir de datos.

Competencias:

  • Minería y análisis de datos.
  • Algoritmos de clasificación.
  • Modelos predictivos.
  • Análisis de series temporales.
  • Extracción de patrones en datos complejos.
  • Identificación de información relevante.
  • Mitigación de sesgos.
  • Visualización de datos.

Desarrollo, análisis y evaluación de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático orientados a la representación, predicción y análisis de sistemas complejos.

Competencias:

  • Modelos de inteligencia artificial aplicados a sistemas físicos.
  • Modelado predictivo.
  • Anticipación y evaluación de escenarios futuros.
  • Desarrollo y mejora de modelos de aprendizaje automático.
  • Auditoría y validación de modelos.
  • Desarrollo de modelos robustos y explicables.

Desarrollo de modelos matemáticos y métodos de optimización para mejorar procesos, asignar recursos y apoyar la toma de decisiones.

Competencias:

  • Optimización de procesos y recursos.
  • Modelización matemática para la optimización.
  • Sistemas de soporte a decisiones.
  • Construcción de indicadores de desempeño.
  • Análisis de alternativas y escenarios.

Aplicación de la modelización matemática, la optimización y el análisis de sistemas complejos a procesos industriales, logísticos y urbanos.

Competencias:

  • Modelización de procesos industriales.
  • Modelización y optimización de procesos logísticos.
  • Optimización de recursos.
  • Modelización y optimización aplicada a ciudades inteligentes.
  • Sistemas de gestión inteligente.
  • Aplicación de herramientas matemáticas a procesos de transformación digital.
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