MLEvol Project: Hacia la Evolución Continua y Eficiente de Sistemas de ML Un enfoque dirigido por el Ecosistema - Ayala, Claudia; Martínez-Fernández, Silverio; Abelló, Alberto; Farré, Carles; Franch, Xavier; Gómez, Cristina; López, Lidia; Motger, Quim; Oriol, Marc; Quer, Carme (Anais do Congresso Ibero-Americano em Engenharia de Software (CIbSE), 2026)
El Aprendizaje Automático es un pilar clave de la innovación digital y ha dado lugar a un ecosistema dinámico y creciente de activos reutilizables, tales como modelos, datos, algoritmos, y herramientas. Sin embargo, la selección e integración de estos activos en sistemas software basados en aprendizaje automático sigue siendo un reto, especialmente cuando estos sistemas deben evolucionar de forma continua y cumplir requisitos de calidad, confiabilidad y regulación. El objetivo de este proyecto es proponer un marco basado en métodos, prácticas y herramientas de Ingeniería de Software para dar soporte a la evolución continua y eficiente de los sistemas software basados en aprendizaje automático, guiada por el ecosistema actual de activos existentes.