Diplomado en GNNs para Flujos, Energía y Tráfico

2.2 Fundamentos de GNNs: Introducción y conceptos clave
2.2 Tipos de GNNs y sus aplicaciones en flujos, energía y tráfico
2.3 Representación de datos en grafos para modelado de flujos
2.4 Características de los datos para el modelado con GNNs
2.5 Preprocesamiento y preparación de datos para GNNs
2.6 Arquitecturas GNNs para el modelado de flujos
2.7 Funciones de pérdida y métricas de evaluación
2.8 Entrenamiento y validación de modelos GNN
2.9 Herramientas y bibliotecas de GNN
2.20 Casos de estudio: Modelado de flujos con GNNs

3.3 Introducción a GNNs y su Aplicación en Flujos, Energía y Tráfico
3.2 Fundamentos Matemáticos de GNNs: Álgebra Lineal y Teoría de Grafos
3.3 Arquitecturas de GNNs: GCN, GAT, GraphSAGE
3.4 Preprocesamiento de Datos para GNNs: Representación de Grafos y Características
3.5 Implementación de GNNs en Python: TensorFlow y PyTorch
3.6 Evaluación de Modelos GNNs: Métricas y Validación Cruzada
3.7 Aplicaciones de GNNs en el Análisis de Flujos
3.8 Introducción a la Optimización de Modelos GNNs
3.9 Introducción a la Energía y el Tráfico en Sistemas Rotativos
3.30 Estudio de Caso: Aplicación de GNNs en el análisis de datos de flujos

4.4 Introducción a Sistemas Rotativos: Fundamentos y Aplicaciones
4.2 Modelado de Flujos: Teoría y Práctica con GNNs
4.3 Modelado de Energía: Integración de GNNs en Sistemas Energéticos
4.4 Modelado de Tráfico: Análisis y Predicción con GNNs
4.5 Análisis de Sistemas Rotativos: Aplicación de GNNs
4.6 Diseño de Experimentos y Validación de Modelos
4.7 Estudios de Caso: Aplicaciones Avanzadas de GNNs
4.8 Consideraciones de Rendimiento y Optimización
4.9 Integración de GNNs en el Desarrollo de Productos
4.40 Tendencias Futuras y Desafíos en el Modelado de Sistemas

5.5 Introducción a los Sistemas Rotativos: Conceptos Fundamentales
5.5 Modelado de Flujos: Ecuaciones de Navier-Stokes y Discretización
5.3 Redes Neuronales Gráficas (GNNs): Arquitecturas y Aplicaciones
5.4 Aplicación de GNNs al Modelado de Flujos en Rotores: Dataset y Preprocesamiento
5.5 Entrenamiento y Optimización de GNNs para Simulación de Flujos en Rotores
5.6 Análisis de Resultados: Predicción de Presión, Velocidad y Fuerzas
5.7 Validación de Modelos GNNs con Datos Experimentales y CFD
5.8 Optimización de Diseños de Rotores Utilizando GNNs
5.9 Análisis de Sensibilidad: Factores que Influyen en el Rendimiento
5.50 Casos de Estudio: Aplicación de GNNs en Diferentes Tipos de Rotores

6.6 Diseño y Simulación de Rotores: Introducción a GNNs
6.2 Fundamentos de Optimización con GNNs: Flujos y Energía
6.3 Selección y Preparación de Datos para GNNs en Rotores
6.4 Arquitecturas de GNNs para Modelado de Flujos y Energía
6.5 Implementación de GNNs para Optimización de Rotores
6.6 Evaluación y Validación de Modelos GNNs en Simulación
6.7 Optimización Multiobjetivo: Rendimiento y Eficiencia
6.8 Análisis de Sensibilidad y Robustez del Diseño Óptimo
6.9 Caso Práctico: Optimización de un Rotor Específico
6.60 Conclusiones y Futuras Direcciones en la Optimización con GNNs

7.7 Introducción al modelado de flujos en sistemas rotativos con GNNs
7.2 Fundamentos de GNNs aplicados a flujos: teoría y práctica
7.3 Modelado de turbinas y hélices: representación de datos y arquitecturas GNN
7.4 Análisis de flujos complejos: turbulencia y separación con GNNs
7.7 Simulación de flujos transitorios y estacionarios con GNNs
7.6 Optimización de diseños de rotores mediante análisis de flujos con GNNs
7.7 Validación y verificación de modelos GNN: comparación con CFD y experimentos
7.8 Estudio de casos: aplicaciones de GNNs en el diseño y análisis de rotores
7.9 Herramientas y software para el modelado de flujos con GNNs
7.70 Tendencias futuras: GNNs y la evolución del diseño de rotores

8.8 Fundamentos de GNNs: Arquitecturas y aplicaciones en sistemas rotativos
8.8 Preprocesamiento de datos: preparación para el modelado de flujos, energía y tráfico
8.3 Implementación de GNNs: librerías y herramientas para el modelado
8.4 Modelado de flujos: análisis y simulación en sistemas rotativos
8.5 Modelado de energía: optimización del consumo y eficiencia
8.6 Modelado de tráfico: predicción y gestión de sistemas rotativos
8.7 Validación y verificación: evaluación del rendimiento de los modelos GNNs
8.8 Estudio de caso: aplicación práctica de GNNs en sistemas rotativos
8.8 Optimización de diseños: GNNs para la mejora continua
8.80 Tendencias futuras: el futuro del modelado con GNNs en sistemas rotativos