Esta tecnología utiliza inteligencia artificial y análisis de big data para mejorar la eficiencia energética en entornos urbanos. Emplea redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático para predecir la demanda energética, detectar irregularidades y proponer estrategias de optimización. Estas soluciones, integradas en plataformas digitales, permiten tomar decisiones en tiempo real, mejorando así la gestión energética en edificios y comunidades.

Ello permite reducir el consumo, integrar fuentes renovables y adoptar modelos descentralizados de autoconsumo. Estas herramientas permiten a las administraciones y operadores energéticos implementar estrategias más sostenibles y eficientes, facilitando así la transición energética en ciudades y entornos industriales.

Gemelos digitales que integran datos en tiempo real, modelos predictivos y simulaciones energéticas para optimizar las comunidades energéticas. Estas réplicas virtuales permiten simular y ajustar el comportamiento energético de un conjunto de edificios: se integran fuentes renovables, almacenamiento y consumo compartido mediante tecnologías como IoT, inteligencia artificial y BIM. Todo ello permite generar entornos de control predictivo que mejoran la eficiencia energética global, aumentan la resiliencia frente a picos de demanda y facilitan la integración de la movilidad eléctrica y el almacenamiento. Esta tecnología ayuda en la toma de decisiones estratégicas en tiempo real y promueve modelos colaborativos de gobernanza energética.

Metodología que permite acoplar modelos unidimensionales (1D) de la red vascular sistémica con modelos tridimensionales (3D) de segmentos arteriales específicos. Este enfoque multiescala mejora la capacidad de simular con precisión la interacción entre las condiciones globales del sistema circulatorio y los comportamientos locales detallados, como bifurcaciones, estenosis o zonas de interés clínico. Las simulaciones permiten evaluar el efecto de dispositivos implantables, estimar gradientes de presión y predecir condiciones de riesgo hemodinámico. Esta tecnología se integra con imágenes médicas, datos clínicos reales y entornos de simulación compatibles con la práctica hospitalaria. Su uso está orientado a la investigación traslacional, la planificación personalizada y la formación médica especializada.

Esta tecnología integra modelos numéricos avanzados y aprendizaje automático para diseñar dispositivos médicos adaptados a la anatomía del paciente. Dispositivos como stents, prótesis y mecanismos de avance mandibular optimizados mediante herramientas de simulación estructural y fisiológica. Por otra parte, se aplican redes neuronales para mejorar el rendimiento del diseño a partir de datos clínicos e imágenes médicas. Este enfoque personalizado aumenta la seguridad, reduce los tiempos de desarrollo y facilita la validación regulatoria. La aplicabilidad clínica de estas tecnologías ha sido demostrada en entornos sanitarios reales.

Herramientas de simulación en tiempo real para cirugía asistida, que combinan modelos 3D personalizados con tecnologías avanzadas de visualización y sensores de captura de movimiento. Esta capacidad permite a los cirujanos visualizar órganos y tumores durante los procedimientos quirúrgicos, mejorando la precisión y reduciendo los riesgos. La segmentación automática de imágenes médicas mediante inteligencia artificial facilita la generación de modelos precisos adaptados a cada paciente.

Técnicas de Big Data e inteligencia artificial para analizar los patrones de movilidad urbana, evaluar políticas públicas y optimizar las redes de transporte público y privado. Mediante el uso de datos procedentes de sensores, plataformas digitales y modelos de simulación, esta solución contribuye al diseño de ciudades más sostenibles, con menor impacto ambiental y mayor accesibilidad. Estas herramientas también permiten simular escenarios urbanos futuros, facilitando la toma de decisiones basada en evidencias por parte de autoridades y gestores de movilidad. Su aplicación mejora la eficiencia de los sistemas de transporte y promueve una movilidad más equitativa y digitalizada.

Soluciones basadas en gemelos digitales para optimizar la logística en puertos y corredores de transporte. Esta tecnología permite replicar digitalmente las operaciones reales en terminales logísticas y cadenas de suministro, mediante la integracion de datos en tiempo real con modelos predictivos basados en inteligencia artificial. Todo ello mejora la eficiencia operativa, reduce los cuellos de botella y facilita la toma de decisiones estratégicas. Estas herramientas permiten gestionar de forma dinámica infraestructuras críticas, reforzando al mismo tiempo la seguridad operativa y contribuyendo a modelos logísticos más resilientes y sostenibles.

Metodologías de optimización topológica para diseñar estructuras fabricadas con materiales compuestos que combinan alto rendimiento mecánico y bajo peso. Estas tecnologías se aplican en múltiples sectores, como el aeroespacial, el automotriz, el energético y los sistemas embebidos. Mediante herramientas de simulación numérica, impresión 3D y modelos predictivos basados en inteligencia artificial, el grupo de Compuestos y Materiales Avanzados para Estructuras Multifuncionales (CAMMS) diseña componentes capaces de soportar cargas complejas con una masa mínima. Esta capacidad es clave para aumentar la eficiencia estructural, reducir el consumo energético y facilitar la integración de nuevos materiales avanzados en la industria. Dicha metodología también permite ciclos de diseño más rápidos y una validación estructural más ágil en entornos exigentes.

Modelos numéricos de alta fidelidad para simular el comportamiento a fatiga de materiales compuestos y estructuras multimaterial. Estas herramientas permiten analizar con precisión los efectos de los ciclos de carga en componentes complejos, teniendo en cuenta parámetros como la microestructura, la geometría y las condiciones de servicio. Se aplican técnicas como la propagación de incertidumbre probabilística (uPDF) y algoritmos de aprendizaje automático que permiten predecir fallos estructurales y optimizar los procesos de fabricación aditiva. Esta capacidad tecnológica permite diseñar componentes más ligeros, duraderos y sostenibles, esenciales para sectores industriales que exigen máxima fiabilidad con menor peso y emisiones.

Tecnologías avanzadas de gemelos digitales para monitorizar y controlar en tiempo real los procesos de fabricación aditiva mediante Deposición Directa de Energía (DED). Esta capacidad combina simulaciones físicas, sensores integrados, inteligencia artificial y modelos predictivos para ajustar parámetros del proceso como la temperatura, la velocidad y la distribución del material. El sistema ayuda a prevenir defectos, mejorar la calidad de las piezas metálicas y reducir el desperdicio de material. Además, proporciona trazabilidad y acelera la producción en sectores con altos requisitos técnicos. Esta solución representa un avance clave para la digitalización de la fabricación en el marco de la Industria 4.0.

Modelos computacionales de alta precisión para simular procesos térmicos y mecánicos en la industria, como la soldadura por fricción (FSW), la fundición y el conformado. Estas herramientas permiten anticipar defectos, tensiones residuales y deformaciones, mejorando el diseño de componentes y reduciendo fallos durante la fabricación. Dichos modelos se integran en plataformas inteligentes que utilizan inteligencia artificial para el mantenimiento predictivo y el control de procesos en tiempo real. Esta capacidad tecnológica es esencial para optimizar la producción, reducir costes y aumentar la fiabilidad de piezas críticas en sectores estratégicos como el transporte, la energía y la fabricación avanzada.

Métodos numéricos avanzados para la simulación CFD (Dinámica de Fluidos Computacional) con aplicación directa en sectores como la energía, la aeronáutica, la biomedicina y las infraestructuras hidráulicas. Sus formulaciones estabilizadas —como VMS, ALE y técnicas de subescalado— permiten una resolución de alta precisión de flujos compresibles e incompresibles, turbulentos y multifásicos. Estas capacidades incluyen mallado adaptativo, acoplamiento fluido-estructura y ejecución en entornos de computación de alto rendimiento (HPC). Las herramientas desarrolladas se aplican a problemas complejos como la ventilación urbana, la aeroacústica, el diseño térmico y la interacción con estructuras móviles. Esta tecnología mejora la robustez predictiva y reduce los tiempos de desarrollo en procesos de ingeniería exigentes.

El grupo de ‘Modelos predictivos de alta fidelidad basados en datos’ aborda los principales retos de la ingeniería computacional moderna: la necesidad de soluciones altamente precisas, eficientes y de alta fidelidad. Desarrolla modelos físicos complejos con precisión numérica garantizada, combinados con técnicas de reducción de orden (ROM) que permiten dar respuesta a múltiples consultas paramétricas en tiempos computacionalmente viables. Esta capacidad es clave en contextos como el control en tiempo real, el análisis inverso o la optimización. El enfoque del grupo integra ciencia de datos, aprendizaje automático científico y técnicas de cuantificación de incertidumbre para construir modelos híbridos físico-digitales con trazabilidad y validez numérica. Estos se aplican en sectores como la energía, la salud, la fabricación avanzada y el transporte.

Gemelos digitales centrados en la credibilidad y trazabilidad de sus predicciones. Integran datos experimentales con simulaciones de alta fidelidad mediante inferencia bayesiana, métodos de asimilación de datos y control del error numérico. Estas técnicas permiten representar de forma fiable sistemas físicos complejos, cuantificando explícitamente la incertidumbre asociada a cada predicción. Las aplicaciones incluyen el diseño y evaluación de dispositivos biomédicos, la monitorización de infraestructuras, la predicción de fallos estructurales y la optimización de sistemas industriales. Este enfoque aumenta la confianza en los modelos, mejora la toma de decisiones y fortalece la transferencia tecnológica en entornos exigentes.

Esta tecnología, basada en inteligencia artificial (IA) y visión por ordenador, permite la vigilancia automática de zonas de baño abiertas. El sistema está diseñado para detectar en tiempo real situaciones de ahogamiento silencioso, un fenómeno que puede pasar desapercibido en espacios donde la supervisión humana es limitada. La solución analiza de forma continua las imágenes captadas por cámaras ubicadas en zonas estratégicas, identificando patrones de comportamiento que indican peligro, como inmovilidad anómala, hundimiento progresivo o pérdida de orientación. El sistema genera alertas instantáneas que permiten a los socorristas intervenir de forma rápida y precisa, aumentando las posibilidades de salvar vidas. Esta tecnología representa un avance significativo en la protección de los bañistas en entornos naturales y puede adaptarse a otras situaciones donde la vigilancia preventiva basada en IA sea crítica.

La unidad de innovación DIGIT de CIMNE ha desarrollado plataformas inteligentes que integran sensores IoT y tecnología blockchain para ofrecer trazabilidad, monitorización y validación en tiempo real. Estas plataformas capturan y registran datos físicos —como temperatura, posición, vibración o consumo— y los almacenan de forma segura mediante arquitecturas descentralizadas. La combinación con tecnologías NFC, visualización 3D y analítica avanzada permite una interacción eficiente entre los mundos físico y digital. Estas capacidades tecnológicas están orientadas a transformar los procesos de producción, logística y energía, garantizando la transparencia, la integridad de los datos y la eficiencia operativa en sectores estratégicos.

La unidad de innovación DIGIT de CIMNE ha desarrollado tecnologías para la planificación y operación de redes de recarga de vehículos eléctricos, especialmente en contextos rurales o zonas con baja densidad de población. Las soluciones incluyen plataformas SIG para mapear y simular la demanda energética, modelos predictivos para optimizar la ubicación de los puntos de recarga y tecnologías IoT para la monitorización en tiempo real. También se integran con sistemas locales de energía renovable y almacenamiento energético. Esta infraestructura digital permite planificar redes de electromovilidad más equitativas, eficientes y resilientes, facilitando la transición energética y mejorando el acceso a la movilidad sostenible en toda la geografía

KRATOS es una plataforma de simulación multifísica desarrollada por CIMNE, que permite modelar fenómenos complejos como la interacción fluido-estructura, la dinámica térmica, el electromagnetismo y otros. Su diseño flexible permite combinar distintos métodos numéricos, integrar modelos personalizados y adaptarse a las necesidades específicas de sectores como las infraestructuras, la energía, la fabricación o la salud. Incorpora capacidades de computación de alto rendimiento (HPC), reducción de orden (ROM/HROM) e inteligencia artificial (AI), lo que le permite resolver problemas no lineales altamente complejos de forma más rápida y precisa. Su desempeño se extiende tanto a entornos académicos como industriales, facilitando el desarrollo de gemelos digitales y soluciones de ingeniería predictiva.

Esta tecnología permite ejecutar gemelos digitales directamente en dispositivos locales (edge computing), próximos al sistema físico que se desea monitorizar o controlar. Combina simulación multifísica, técnicas de reducción de orden e inteligencia artificial (IA) para generar predicciones en tiempo real con baja latencia, sin depender de la conectividad con servidores remotos. Es especialmente útil en aplicaciones como turbinas, motores eléctricos o sistemas autónomos, donde se requiere una toma de decisiones inmediata y fiable. Esta capacidad permite implementar estrategias de mantenimiento predictivo, optimización operativa y control autónomo en sistemas complejos, incluso en entornos con recursos computacionales limitados.

Modelos avanzados para simular flujos turbulentos, propagación de ondas acústicas y fenómenos de interacción fluido-estructura. Estas simulaciones permiten analizar y optimizar el comportamiento aerodinámico de componentes en condiciones reales de operación, contribuyendo al diseño de soluciones más silenciosas y eficientes. Se emplean formulaciones estabilizadas de elementos finitos, mallado adaptativo y técnicas de acoplamiento multifísico, junto con herramientas computacionales de alto rendimiento. Estas capacidades se aplican en sectores como la aeronáutica, la automoción y la acústica ambiental, permitiendo reducir el impacto acústico, mejorar la eficiencia energética y aumentar la precisión en el diseño aerodinámico.

Técnicas numéricas para modelar procesos industriales que implican grandes deformaciones, transferencia de calor y evolución microestructural. Estas simulaciones permiten predecir tensiones residuales, deformaciones y comportamiento estructural en piezas metálicas sometidas a procesos de fabricación como la forja, la impresión 3D o los tratamientos térmicos. Se emplean formulaciones avanzadas —como métodos level-set, técnicas embebidas y refinamiento adaptativo— para capturar con alta precisión las zonas críticas en geometrías complejas. Estas capacidades mejoran el diseño de procesos, reducen errores de fabricación y optimizan el rendimiento estructural de componentes industriales a gran escala.

El grupo de investigación en Mecánica de Fluidos ha desarrollado un sistema de control avanzado basado en inteligencia artificial para la gestión de procesos de deposición de material en el ámbito de la micro y nanofluídica. Esta tecnología permite ajustar en tiempo real parámetros críticos como el caudal, la temperatura, la carga eléctrica y la trayectoria de microgotas, optimizando la calidad del recubrimiento y reduciendo el desperdicio de material. La solución está orientada a aplicaciones de alta precisión en la fabricación de dispositivos como sensores, chips, biochips y componentes fotónicos. Además, el sistema incorpora capacidades predictivas para implementar mantenimiento preventivo y aumentar la eficiencia global del equipo de deposición.

El clúster de investigación en Simulación de sólidos y fluidos para procesos industriales de CIMNE ha desarrollado modelos multifísicos acoplados para predecir y controlar la acumulación de calor en dispositivos electrónicos de alto rendimiento. La simulación integra flujo microfluídico, transferencia de calor y esfuerzos mecánicos, lo que permite diseñar soluciones de refrigeración adaptadas a paquetes de chips y sistemas de red. Mediante canales microfluídicos que se integran directamente en la estructura del paquete, se mejora la disipación térmica sin comprometer la integridad del dispositivo. Esta capacidad tecnológica es clave para prolongar la vida útil, aumentar la eficiencia energética y mejorar el rendimiento térmico de componentes electrónicos utilizados en sectores como las telecomunicaciones, la inteligencia artificial o los centros de datos.

Capacidades avanzadas de modelado numérico tridimensional para analizar el impacto de las excavaciones en entornos urbanos densos. Se emplean herramientas de simulación con elementos finitos y formulaciones constitutivas avanzadas para representar la interacción entre suelos complejos y estructuras como edificios, muros pantalla o cimentaciones profundas. Este enfoque permite predecir asentamientos, deformaciones y respuestas estructurales en las distintas fases de construcción. La validación se realiza mediante datos obtenidos por instrumentación in situ, y el modelo se adapta a diferentes geometrías y condiciones geotécnicas. Esta tecnología es esencial para planificar obras de metro de forma segura, minimizar riesgos y optimizar las decisiones de diseño en proyectos de infraestructura urbana.

El grupo de investigación en Geomecánica de CIMNE ofrece capacidades tecnológicas para la monitorización y gestión de taludes inestables, orientadas a reducir los riesgos geotécnicos en infraestructuras críticas. Estas capacidades incluyen la integración de sensores in situ (como inclinómetros, piezómetros y prismas ópticos), análisis geoespacial mediante técnicas de radar satelital (InSAR), y modelado geotécnico en 2D y 3D para simular escenarios de deformación y colapso. Además, se emplean sistemas de análisis de datos para establecer umbrales de alerta temprana y facilitar la toma de decisiones en tiempo real. Estas tecnologías permiten caracterizar de forma continua la estabilidad del terreno, anticipar eventos de deslizamiento y planificar intervenciones de refuerzo o mitigación. Son aplicables tanto a infraestructuras lineales (carreteras, ferrocarriles) como a zonas urbanas o industriales con riesgo geológico, contribuyendo significativamente a la resiliencia frente a eventos naturales y al cambio climático.

El grupo FLUMEN trabaja en el diseño e implementación de sistemas de alerta temprana que integran modelos hidráulicos y meteorológicos con datos en tiempo real procedentes de estaciones hidrológicas, sensores remotos e imágenes satelitales. Estas plataformas permiten anticipar inundaciones en cuencas complejas, modelar dinámicamente el comportamiento del agua y generar alertas de forma automatizada. Se emplean interfaces visuales en 2D y 3D para facilitar la interpretación de datos por parte de los servicios de emergencia y las administraciones responsables. Estas tecnologías refuerzan la capacidad de respuesta ante eventos extremos y permiten una planificación más eficaz de medidas de mitigación y evacuación, mejorando la resiliencia de los territorios frente a fenómenos hidrometeorológicos.

Soluciones innovadoras basadas en diques inflables, estructuras flexibles que se despliegan o retraen según las condiciones del flujo o los requerimientos ambientales. Estos sistemas permiten modular el flujo de agua, reducir los procesos de erosión, controlar la sedimentación y facilitar la navegabilidad sin necesidad de infraestructuras rígidas permanentes. Están fabricados con materiales resistentes, de instalación reversible, y pueden operarse de forma remota para adaptarse dinámicamente a eventos extremos o variaciones estacionales. Esta solución representa una alternativa sostenible y eficiente para la gestión integrada de ríos, costas y estuarios, contribuyendo a la restauración ecológica y a la adaptación al cambio climático.

Modelos híbridos que combinan inteligencia artificial y simulación hidráulica para optimizar la operación de presas y embalses en contextos complejos y variables. Integran redes neuronales, algoritmos de aprendizaje supervisado y análisis de series temporales para predecir caudales, demandas y condiciones hidrometeorológicas críticas. Estas herramientas permiten automatizar decisiones operativas en condiciones de incertidumbre, ajustar estrategias de descarga y maximizar la eficiencia en la gestión de los recursos hídricos. Todo ello mejora la seguridad estructural, refuerza la resiliencia frente a eventos extremos y facilita la planificación adaptativa basada en datos y simulación.

Esta tecnología permite la producción de metamateriales acústicos capaces de atenuar la propagación del sonido gracias a configuraciones geométricas periódicas diseñadas por ordenador. Estas estructuras permiten generar zonas de atenuación selectiva y aumentar la capacidad de aislamiento acústico sin necesidad de incrementar significativamente la masa o el volumen del material. Se aplican modelos multiescala y técnicas de homogeneización para predecir el comportamiento dinámico de los materiales desde su microestructura hasta su respuesta funcional integrada. Esto posibilita el diseño de soluciones acústicas de alto rendimiento adaptadas a requisitos específicos en sectores como la edificación, la movilidad, la industria aeroespacial y el diseño de productos, donde el control del ruido es crítico y debe combinarse con ligereza y eficiencia estructural.