De conformidad con lo dispuesto en los artículos 26 y 27 del Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de su calidad, una vez aprobada la propuesta de implantación por el Consejo de Gobierno de la Universidad de Oviedo, y habiendo sido verificada mediante Resolución del Consejo de Universidades de fecha 21 de enero de 2026 previo informe favorable de la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA),
Este Rectorado ha resuelto ordenar la publicación del plan de estudios de las enseñanzas conducentes a la obtención del título oficial de Máster Universitario en Aplicaciones de Supercomputación y Aprendizaje Automático en Ciencia y Tecnología por la Universidad de Oviedo, una vez obtenida la autorización de la Comunidad Autónoma del Principado de Asturias según Acuerdo de 23 de marzo de 2026 (BOPA 23 de marzo de 2026) y establecido el carácter oficial del título por Acuerdo del Consejo de Ministros de 16 de junio de 2026 (BOE 24 de junio de 2026), quedando estructurado según consta en el anexo a esta resolución.
Oviedo, 16 de julio de 2026.–El Rector, Ángel Ignacio Villaverde Menéndez.
ANEXO
Plan de estudios conducente al título oficial de Máster Universitario en Aplicaciones de Supercomputación y Aprendizaje Automático en Ciencia y Tecnología por la Universidad de Oviedo. Código RUCT: 3500887
Rama de Conocimiento: Ciencias
Campo de Estudio: Interdisciplinar
Distribución del plan de estudios en créditos ECTS por tipo de materia:
| Tipo de materia | Créditos ECTS |
|---|---|
| Obligatoria (OB). | 30 |
| Optativa (OP). | 12 |
| Prácticas Académicas Externas (PAE). | 6 |
| Trabajo de Fin de Máster (TFM). | 12 |
| Total créditos. | 60 |
Estructura del plan de estudios por módulos, asignaturas, carácter y temporalidad de las mismas:
| Módulo | Asignatura | ECTS | Carácter | Temporalidad |
|---|---|---|---|---|
| Fundamental (30 ECTS). | Herramientas Científicas para el Análisis y Modelización de Datos. | 6 | OB | S1 |
| Computación Científica de Altas Prestaciones. | 6 | OB | S1 | |
| Aspectos Legales y Éticos del Tratamiento de Datos Científicos. | 3 | OB | S1 | |
| Herramientas Científicas Avanzadas para el Análisis y Modelización de Datos. | 6 | OB | S1 | |
| Aprendizaje Automático para Aplicaciones Científicas y Tecnológicas. | 6 | OB | S1 | |
| Visualización y Análisis de Datos Científicos. | 3 | OB | S1 | |
| Optativo (a elegir 12 ECTS de los 30 ECTS ofertados). | Aprendizaje Automático Avanzado para Aplicaciones Científicas y Tecnológicas. | 3 | OP | S2 |
| Optimización de Procesos Asistida por Ordenador. | 3 | OP | S2 | |
| Computación Cuántica. | 3 | OP | S2 | |
| Biomarcadores Multiómicos para Medicina Personalizada. | 3 | OP | S2 | |
| Cribado de Alto Rendimiento en Ciencia de Materiales. | 3 | OP | S2 | |
| Diseño y Simulación de Nuevos Materiales y Nanoestructuras. | 3 | OP | S2 | |
| Simulación y Diseño Computacional de Biomoléculas. | 3 | OP | S2 | |
| Química Computacional de Moléculas y Sólidos. | 3 | OP | S2 | |
| Interpretación y Análisis de Datos Genómicos. | 3 | OP | S2 | |
| Metagenómica y Transcriptómica. | 3 | OP | S2 | |
| Prácticas Académicas Externas (6 ECTS). | Prácticas Académicas Externas. | 6 | PAE | S2 |
| Trabajo Fin de Máster (12 ECTS). | Trabajo Fin de Máster. | 12 | TFM | S2 |