Nace en Villa de don Fadrique (Toledo) en 1995. En 2017 obtiene el grado en arquitectura naval e ingeniería de sistemas marinos por la Universidad Politécnica de Cartagena, obteniendo el premio extraordinario fin de carrera. A continuación, cursa el máster en ingeniería naval y oceánica en la Universidad Politécnica de Cartagena obteniendo el máster en el año 2019. En 2019 disfruta de la Beca de iniciación a la investigación del Banco Santander en la Escuela Técnica superior de Ingeniería Naval y Oceánica de la UPCT durante 6 meses, para la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial al campo del comportamiento en la mar. En el año 2020 obtiene una beca de la Fundación Séneca para realizar la tesis doctoral en la Universidad Politécnica de Cartagena. Posee comunicaciones en congresos nacionales. Domina la lengua española y tiene conocimientos de la lengua inglesa.
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo que ha venido desarrollándose en las últimas
décadas, con énfasis en sistemas inteligentes para reconocimiento de escritura, sistemas de
voz, sistemas autónomos, etcétera. En el ámbito de la Arquitectura Naval, la aplicación de la IA
puede tener una relevancia notable, sobre todo como herramientas predictivas para evaluar el
grado de cumplimiento de las expectativas de diseño.
Este trabajo se centra en la aplicación de herramientas de Aprendizaje Máquina (Machine
Learning) a un aspecto de la Ingeniería Naval, la resistencia añadida que supone avanzar en un
determinado mar con un determinado oleaje. Usualmente se emplean para la resolución de este
tipo de problemas los Métodos de Elementos Finitos. El cálculo de este problema concreto de la
Ingeniería Naval, es uno de los cálculos más costosos, pudiendo llegar a requerir varios días
únicamente en tiempo de solver.
Se propone el desarrollo de un algoritmo de aprendizaje basado en técnicas de Machine
Learning, que permita una evaluación de los parámetros del comportamiento en la mar y la
resistencia añadida en olas en búsqueda de un ahorro en el tiempo de cálculo con precisiones
similares a las ofrecidas por metodologías convencionales. Así, se llevará a cabo un estudio
del estado del arte la IA en el ámbito de la Ingeniería Naval. Se propondrá una metodología
de trabajo y entrenamiento de la red. Finalmente, una vez obtenida un conjunto de redes
neuronales que prediga el comportamiento en la mar con una incertidumbre ajustada se
procederá a la realización de un generador de formas de tal modo que se pueda realizar una
optimización secuenciada del buque en función del comportamiento en la mar y la resistencia
añadida en olas.
Tecnología naval
Tecnología Naval
Director: José Enrique Gutiérrez Romero
Codirector: Borja Serván Camas
Tecnologías industriales
08/11/2019
En desarrollo
Ponencia en el 58 Congreso de Ingeniería Naval e Industría Marítima.
