Universidad
Politécnica de Madrid

Los simplificados modelos predictivos basados un número reducido de variables significativas que de antemano se suponen que controlan el problema han marcado durante mucho tiempo la toma de decisiones. Sin embargo, el progreso de la tecnología en todos los campos de actividad y particularmente en las infraestructuras lineales de transporte ha permitido un mayor registro de datos y una mayor capacidad de procesamiento. De esta manera, la trasformación digital en la que estamos inmersos está permitiendo una evolución de la toma de decisiones, a partir de predicciones que pueden tener en cuenta un conjunto amplio de factores de incidencia, y que se basan fundamentalmente en la adquisición de datos, técnicas avanzadas de visualización y su adecuada interpretación y tratamiento.

Particularmente, en este curso se centra la atención en las técnicas de la ciencia de datos existentes y que pueden ser útiles para controlar riesgos asociados a las infraestructuras lineales. Se obvian las formulaciones matemáticas tratando de dar un enfoque aplicado y accesible de manera que se describen sus fundamentos, su utilidad y se ofrecen software de uso (muchos de ellos generados por el equipo docente) para poder realizar predicciones a partir de conjuntos de datos. Así como, las técnicas de representaciones renderizadas y realidad virtual para una proyección realista de las las aplicaciones prácticas.

Los objetivos del curso son:

(a) conocer las técnicas básicas de ciencia de datos, en particular la utilidad de cada una y el manejo de softwares para su adecuado uso;

(b) manejar adecuadamente técnicas de visualización tridimensional y softwares de realidad virtual que permitan trabajar con adecuada precisión e integrar datos en aplicaciones de infraestructuras lineales;

(c) conocer de primera mano experiencias practicas realizadas por empresas de referencia en el sector de la construcción que utilicen y hayan ya implementado con éxito dichas técnicas de ciencia de datos y visualización.

Nota: Los temas referentes a las experiencias de empresas tecnológicas en el sector construcción consistiran en conferencias y presentaciónes de profesionales de referencia que abarcaran aproximadamente un 25% de horas lectivas, y aunque se han incluido formalmente al final del temario, se iran incorporando alternada y progresivamente a lo largo de toda la duración del curso para una mejor dinámica del aprendizaje. 

MÓDULO I: DATA SCIENCE

Tema 1. ¿Qué es la ciencia de datos? (5 horas)

1.1 Definiciones, objetivos y ámbito de aplicación

1.2 Ejemplo de un proyecto de ciencia de datos

1.3 Como ser científico de datos

Tema 2. Conceptos básicos de ciencia de datos (15 horas)

2.1 Nociones básicas de estadística

2.2 Manejo de software y ejemplo de resolución con “Excel”

2.3 Introducción a Python

Tema 3. Big data (2,5 horas)

3.1 Bases de datos

3.2 Manejo de software y ejemplo de resolución con “SQL”

Tema 4. Técnicas no supervisadas (7,5 horas)

4.1 ¿Qué son y en qué consisten?

4.2 Análisis de componentes principales (PCA)

4.3 Clusters

4.4 Manejo de software y ejemplos de resolución con “Python Colab”

Tema 5. Técnicas supervisadas (15 horas)

5.1 ¿Qué son y en qué consisten?

5.2 Regresión lineal

5.3 ANOVA

5.4 Logística

5.5 K-vecinos

5.6 Árboles de decisión

5.7 Random forest

5.8 Gradietn Boosting

5.9 Manejo de software y ejemplos con “Python Colab”

Tema 6. Redes neuronales y técnicas bio-inspiradas (7,5 horas)

6.1 Descripción de las técnicas

6.2 Fundamentos, potencialidad y aplicaciones

6.3 Manejo de software y ejemplos con “Python Colab”

Tema 7. Tratamiento de imágenes (2,5 horas)

7.1 Fundamentos del tratamiento de imágenes

7.2 Descripción de un ejemplo de aplicación

Tema 8. El “tiempo” en la ciencia de datos (5 horas)

8.1 Definición y aplicabilidad

8.2 Técnica ARIMA

8.3 Manejo de software y ejemplos con “Python Colab”

Tema 9. Sistemas de información geográfica (10 horas)

9.1 Descripción y principios básicos

9.2 Manejo de software y ejemplos con “GIS-QGIS”

Tema 10. Taller de Data Science: control de riesgos en infraestructuras lineales (10 horas)

10.1 Control de riesgos climáticos

10.2 Nuevas tecnologías en Túneles

10.3 Inestabilidades del terreno

10.4 Satisfacción del cliente

MÓDULO II: METODOLOGÍA BIM Y REALIDAD VIRTUAL

Tema 11. Introducción a la metodología BIM (2,5 horas)

11.1 Concepto de BIM (Building information Modelling)

11.2 Diccionario BIM

11.3 Implantación actual de la metodología BIM

11.4 Ventajas e inconvenientes de la metodología BIM

11.5 Revisión del software BIM y sus aplicaciones

Tema 12. Aspectos generales del Proyecto de Construcción (2,5 horas)

12.1 Aspectos generales y organización de las diferentes etapas de la planificación, construcción y explotación de obras

12.2 El Proyecto de Construcción tradicional

12.3 Metodologías clásicas de Gestión de Proyectos

12.4 Tipos de proyectos, características de cada uno de ellos

12.5 Análisis de los componentes de cada tipo de proyecto

12.6 Revisión previa del proyecto de construcción y coherencia documental

Tema 13. Modelado de Obras Lineales con metodología BIM (10 horas)

13.1 Explanaciones: Trabajo con superficies, optimización de volúmenes de desmonte y terraplén

13.2 Obras lineales: Concepto de alineación, perfil longitudinal y ensamblaje

13.3 Cubicación: Perfiles transversales, tablas de volúmenes e informes

13.4 Drenaje: Rutas de Caudal y cuencas vertientes

13.5 Visibilidad y Recorrido virtual

Tema 14. Conservación y explotación de infraestructuras (5 horas)

14.1 Conceptos generales. Beneficios e impactos de la conservación.

14.2 Innovaciones y nuevas tecnologías en actividades de conservación y explotación de carreteras.

14.3 Auditorías de la seguridad en la infraestructura viaria. Análisis previo a la construcción y en servicio.

MÓDULO III: EXPERIENCIAS TECNOLÓGICAS (TRANSVERSAL)

Tendencias en nuevas tecnologías. Construcción 4.0 (30 horas)

• SESIÓN 1: Internet of Things
• SESIÓN 2: Impresión 3D
• SESIÓN 3: IA
• SESIÓN 4: Big Data
• SESIÓN 5: Drones
• SESIÓN 6: Aplicaciones BIM
• SESIÓN 7: Blockchain
• SESIÓN 8: Digitalización de infraestructuras lineales en fase de diseño
• SESIÓN 9: Digitalización de infraestructuras lineales durante la ejecución
• SESIÓN 10: Digitalización de infraestructuras ferroviarias durante el mantenimiento
• SESIÓN 11: Digitalización de infraestructuras de carreteras durante el mantenimiento
• SESIÓN 12: Sensorización y monitorización

VISITAS TÉCNICAS (20 horas)

Nota: Las visitas a empresas y obras se realizarán con la colaboración del SEOPAN siempre que el número de participantes inscritos a las visitas lo permita (no siendo obligatoria su asistencia para superar el curso).