[en] Humans spend most of their time indoors, and GPS has its limitations. Indoor positioning systems, or IPS, have been developed to address these limitations. These systems can leverage existing Wi-Fi or Bluetooth Low Energy (BLE) infrastructures to provide service at very low cost, with low power consumption, greater flexibility and greater device compatibility. These systems can also function as heterogeneous IoT systems using both techniques and obtain great results, enhancing their advantages to mitigate the problems associated with any indoor wireless system such as interference. It is proposed the study and evaluation of algorithms of location (position and area level) and estimation applied to different scenarios using the methods described above. The final objective is the development of an end-to-end production tool capable of predicting the location of a device through its fingerprint. The technical debt is the effect that a decision in the design stages can have in terms of generating a greater maintenance or work effort in the future. For this reason, and following the MLOps approach it will take in consideration the decisions of design that are aimed at offering the possibility of scaling the number of system components, greater versatility and monitoring tools that allows the evolution of the different model architectures and, what is known as Continuous Training (CT). This concept is coupled with those already known as Continuous Integration (CI) and Continuous Delivery (CD). The proposed system should be easily integrated in constant data flow analysis through IoT systems and may evolve to more complex architectures such as Transfer Learning or Incremental Learning architectures.

[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.