[ca] L'ésser humà és una espècie que passa la major part del temps en espais interiors, i aquí GPS compta amb algunes limitacions. Per a solucionar-ho neixen els sistemes de posicionament en interiors o IPS. Aquests sistemes poden aprofitar infraestructures ja creades de Wi-Fi o BluetoothLow Energy (BLE) per a donar servei a molt baix cost, amb un baix consum d'energia, amb major flexibilitat i major compatibilitat de dispositius. Aquests sistemes a més poden funcionar com a sistemes IoT heterogenis usant totes dues tècniques i obtenint grans resultats, potenciant els seus avantatges per a mitigar els problemes associats a qualsevol sistema sense fil d'interiors com poden ser les interferències. Es proposa l'estudi i l'avaluació de famílies d'algorismes d'estimació de la localització (posició i nivell d'àrea) aplicats a diversos escenaris utilitzant les tècniques descrites anteriorment. L'objectiu final és el desenvolupament d'una eina "end-to-end" portada a producció que sigui capaç de predir la localització d'un dispositiu a través de la seva empremta digital o "fingerprint". El deute tècnic és l'efecte que pot tenir una decisió en les etapes de disseny de cara a generar un major esforç de manteniment o treball en el futur. Per això, i seguint l'enfocament MLOps, s'haurà de tenir present en tot moment les decisions de disseny que estiguin orientades a oferir la possibilitat d'escalar en nombre de components del sistema, oferir una major versatilitat i oferir eines de monitoratge que permetin seguir l'evolució de les diferents arquitectures de models i el que es coneix com a Entrenament Continu (CT). A aquest concepte se li uneix els ja coneguts com a Integració Continu (CI) i Lliurament Continu (CD). El sistema proposat haurà de ser fàcilment integrat en anàlisi de fluxos de dades constants a través de sistemes IoT i podrà evolucionar a arquitectures mes complexes com a arquitectures Transfer Learningo Incremental Learning.

[es] El ser humano es una especie que pasa la mayor parte del tiempo en espacios interiores, y ahí GPS cuenta con algunas limitaciones. Para solucionarlo nacen los sistemas de posicionamiento en interiores o IPS. Estos sistemas pueden aprovechar infraestructuras ya creadas de Wi-Fi o Bluetooth Low Energy (BLE) para dar servicio a muy bajo coste, con un bajo consumo de energía, con mayor flexibilidad y mayor compatibilidad de dispositivos. Estos sistemas además pueden funcionar como sistemas IoT heterogéneos usando ambas técnicas y obteniendo grandes resultados, potenciando sus ventajas para mitigar los problemas asociados a cualquier sistema inalámbrico de interiores como pueden ser las interferencias. Se propone el estudio y la evaluación de familias de algoritmos de estimación de la localización (posición y nivel de área) aplicados a diversos escenarios utilizando las técnicas descritas anteriormente. El objetivo final es el desarrollo de una herramienta "end-to-end" llevada a producción que sea capaz de predecir la localización de un dispositivo a través de su huella digital o "fingerprint". La deuda técnica es el efecto que puede tener una decisión en las etapas de diseño de cara a generar un mayor esfuerzo de mantenimiento o trabajo en el futuro. Por ello, y siguiendo el enfoque MLOps, se deberá tener presente en todo momento las decisiones de diseño que estén orientadas a ofrecer la posibilidad de escalar en número de componentes del sistema, ofrecer una mayor versatilidad y ofrecer herramientas de monitorización que permitan seguir la evolución de las distintas arquitecturas de modelos y lo que se conoce como Entrenamiento Continuo (CT). A este concepto se le une los ya conocidos como Integración Continuo (CI) y Entrega Continua (CD). El sistema propuesto deberá ser fácilmente integrado en análisis de flujos de datos constantes a través de sistemas IoT y podrá evolucionar a arquitecturas más complejas como arquitecturas Transfer Learning o Incremental Learning.