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Línea 1 · IA e inmersión

D.I.A.N.A. 4.0: Simulación 5G y Economía Circular en Formación Profesional

El proyecto D.I.A.N.A. 4.0 (Diagnóstico Inmersivo y Asistencia Neuronal Adaptativa) es una iniciativa de innovación disruptiva diseñada para transformar la Formación Profesional mediante la integración de tecnologías de Realidad Virtual y Gemelos Digitales. Su propósito central es superar las limitaciones físicas y económicas de los talleres tradicionales, permitiendo al alumnado de la familia de Informática y Comunicaciones interactuar con infraestructuras críticas de alto coste, como entornos 5G y centros de procesamiento de datos, en un entorno seguro y controlado. A través del desarrollo de un simulador inmersivo avanzado, el proyecto permite realizar prácticas de montaje, mantenimiento y certificación de redes sin riesgo de daño material ni consumo de recursos físicos, alineándose con los principios de la economía circular. Un componente clave es la incorporación de Asistencia Neuronal basada en Inteligencia Artificial, que proporciona un guiado adaptativo y métricas objetivas sobre el desempeño del estudiante, facilitando una evaluación precisa basada en datos. Esta solución estratégica no solo mejora la empleabilidad al familiarizar a los futuros técnicos con la Industria 4.0, sino que también democratiza el acceso a formación de alta calidad en entornos rurales y estratégicos, reduciendo la brecha digital y fomentando la inclusión.

Centro coordinador

I.E.S. Fuente Grande

Presupuesto concedido

37.220 €

Puntuación

60 puntos

Participación detectada

2 centros en memoria

Lectura editorial del proyecto

El proyecto D.I.A.N.A. 4.0 (Diagnóstico Inmersivo y Asistencia Neuronal Adaptativa) es una iniciativa de innovación disruptiva diseñada para transformar la Formación Profesional mediante la integración de tecnologías de Realidad Virtual y Gemelos Digitales. Su propósito central es superar las limitaciones físicas y económicas de los talleres tradicionales, permitiendo al alumnado de la familia de Informática y Comunicaciones interactuar con infraestructuras críticas de alto coste, como entornos 5G y centros de procesamiento de datos, en un entorno seguro y controlado. A través del desarrollo de un simulador inmersivo avanzado, el proyecto permite realizar prácticas de montaje, mantenimiento y certificación de redes sin riesgo de daño material ni consumo de recursos físicos, alineándose con los principios de la economía circular. Un componente clave es la incorporación de Asistencia Neuronal basada en Inteligencia Artificial, que proporciona un guiado adaptativo y métricas objetivas sobre el desempeño del estudiante, facilitando una evaluación precisa basada en datos. Esta solución estratégica no solo mejora la empleabilidad al familiarizar a los futuros técnicos con la Industria 4.0, sino que también democratiza el acceso a formación de alta calidad en entornos rurales y estratégicos, reduciendo la brecha digital y fomentando la inclusión.

Objetivos principales

Transformar el modelo pedagógico hacia un aprendizaje inmersivo de alta fidelidad
implementar un gemelo digital para la simulación de infraestructuras críticas sin riesgos físicos ni consumo de materiales
optimizar la evaluación mediante asistencia neuronal que proporcione métricas objetivas del desempeño
fomentar la sostenibilidad y la economía circular reduciendo residuos electrónicos.

Actuaciones y componentes

Desarrollo de un gemelo digital de infraestructuras de telecomunicaciones
implementación de un sistema de asistencia neuronal basado en inteligencia artificial para la evaluación del desempeño
adquisición y configuración de hardware de realidad virtual
ejecución de un plan de capacitación técnica para el profesorado
pilotaje del simulador inmersivo con el alumnado de los ciclos de informática.

Tecnologías, metodologías y recursos

Realidad Virtual (VR)
Gemelos Digitales
Inteligencia Artificial (Asistencia Neuronal)
Redes 5G
Fibra Óptica
Metodologías Ágiles (Scrum/Sprints)
Modelado 3D
Big Data educativo
Realidad Extendida (XR)
Economía Circular.