Investigación aplicada
Investigación
Investigación doctoral e I+D aplicada sobre activos físicos: cómo se observa una estructura, cómo se razona con incertidumbre sobre lo observado y cómo ese conocimiento llega a decisiones de ingeniería.
Investigación doctoral
Doctorando en Ingeniería Civil
En cursoUniversidad de Granada · 2023 – Actualidad
Línea de investigación
Investigación: sistemas cognitivos basados en ontologías, digital twins, identificación bayesiana de sistemas y fusión de información para la gestión de activos estructurales.
- Tecnologías semánticas
- Gemelos digitales
- Identificación bayesiana de sistemas
- Fusión de información
El doctorado está en curso. No se presenta como finalizado ni se publica un título de tesis: la base de conocimiento registra la línea de investigación, no una tesis depositada.
Base en ingeniería estructural
Master Universitario en Estructuras
Universidad de Granada · 2021 – 2023
TFM: método de IA physics-informed para detección y clasificación de daño estructural, calificación 10/10.
La investigación doctoral continúa una trayectoria de ingeniería: arquitectura naval y cálculo de estructuras primero, máster en estructuras después, y de ahí a la monitorización estructural y la inferencia bayesiana.
De la estructura a la decisión
Las áreas de investigación registradas no son una lista de temas sueltos: describen etapas de una misma cadena, desde el activo físico hasta la decisión de ingeniería. Cada concepto procede del grafo público verificado.
Sistema físico
El activo construido: buques, edificios y estructuras patrimoniales.
- Arquitectura naval
- Ingeniería estructural
- Conservacion del patrimonio cultural
Observación
Instrumentación y medida del comportamiento real de la estructura.
- Monitorización de la salud estructural
Inferencia bajo incertidumbre
Métodos bayesianos e informados por la física para estimar el estado a partir de datos incompletos.
- Identificación bayesiana de sistemas
- Aprendizaje automático informado por la física
- Inteligencia Artificial
- IA explicable
- IA confiable
Conocimiento de ingeniería
Ontologías y grafos de conocimiento que integran información heterogénea y la hacen consultable.
- Tecnologías semánticas
- Fusión de información
Soporte a la decisión
Gemelos digitales y modelos de fiabilidad que sostienen decisiones de operación y mantenimiento.
- Gemelos digitales
- Ingeniería de fiabilidad
- Mantenimiento predictivo
Líneas doctorales y dónde se aplican
Cada línea doctoral, con los proyectos industriales verificados que registran esa misma área. Son aplicaciones de la línea, no la investigación doctoral en sí. Un proyecto aparece solo si la base de conocimiento lo relaciona explícitamente con el área; no se infiere por afinidad temática.
Tecnologías semánticas
Aplicada en TSEISS · DONES-AXIA
Gemelos digitales
Aplicada en DONES-AXIA · OPTIMA-DONES · PREDISOLIA · AQUAHUB · BUILDCHAIN
Identificación bayesiana de sistemas
Aplicada en BUILDCHAIN
Fusión de información
Línea doctoral; todavía sin proyecto verificado que la registre.
Métodos
Métodos registrados en proyectos de investigación verificados. El vocabulario técnico completo se publica en el grafo de conocimiento.
Aprendizaje automático e IA
- BNN
- LLM
- Machine Learning
- PINN
- RAG
Tecnologías semánticas
- IFC / ifcOWL
- Knowledge Graphs
- Ontologías
- OWL
- RDF
- Redes de Petri Semánticas
- SHACL
- SPARQL
Evidencia aplicada
Proyectos que comparten área de investigación con el doctorado o el máster, o que han producido una publicación verificada. Cada ficha describe el proyecto; la contribución concreta de Emilio figura en la página de Proyectos.
TSEISS
noviembre de 2025 – diciembre de 2027INNTERCONECTA-STEP 2025
Aplicación de tecnologías semánticas a la representación, gestión, verificación y explotación del conocimiento técnico y normativo en el sector AEC, con un demostrador orientado a BREEAM.
DONES-AXIA
octubre de 2025 – diciembre de 2027INNTERCONECTA-STEP 2025
Desarrollo de un flujo que transforma modelos 3D en modelos BIM y los conecta con un esquema ontológico para integrar información de equipos, mantenimiento, fiabilidad y datos operativos, permitiendo consultar esa información y actuar a partir de ella.
OPTIMA-DONES
enero de 2025 – diciembre de 2027Desarrollo de un enfoque de Operario 5.0 basado en una ontología de mantenimiento que integra información e inteligencia artificial para asistir al operario, manteniendo al ser humano en el centro de la toma de decisiones.
PREDISOLIA
junio de 2024 – junio de 2026Plataforma para análisis de fiabilidad, planificación inteligente del mantenimiento y analítica operativa de activos fotovoltaicos, apoyada en un análisis FMEA como base para estructurar los modos de fallo y las necesidades de mantenimiento.
AQUAHUB
enero de 2024 – diciembre de 2027Investigación de modelos de machine learning, inteligencia artificial y PINNs para pronosticar la producción de biogás y el porcentaje de metano de un biodigestor prototipo de dos fases con membrana.
BUILDCHAIN
1 de enero de 2023 – 30 de junio de 2026Horizon Europe
Desarrollo de un Digital Building Logbook (DBL) basado en grafos de conocimiento descentralizados. Como prueba de concepto, los pilotos incorporan información de integridad estructural al grafo; en el Hospital Real de Granada, el objetivo es integrar estos datos preservando la seguridad e inmutabilidad proporcionadas por blockchain.
Publicación
1 de noviembre de 2025
Certifiable and trustable SHM of cultural heritage assets: The case of Hospital Real in Granada (Spain) and the Palazzo Poniatowski-Guadagni in Florence (Italy)
IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
El grafo de conocimiento como objeto de ingeniería
Este portfolio publica su propio grafo de conocimiento en RDF, con ontología OWL, formas SHACL y preguntas de competencia. Es una demostración de ingeniería semántica, no el objeto de la tesis doctoral.