MLEvol Project: Hacia la Evolución Continua y Eficiente de Sistemas de ML Un enfoque dirigido por el Ecosistema
Resumo
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.Referências
Gómez, C., López, L., Ayala, C., López, M. (2025). MLSToolbox Code Generator: A tool for generating quality ML pipelines for ML systems. SoftwareX, vol. 32, December 2025, 102379. DOI: 10.1016/j.softx.2025.102379
López, L., Gómez, C., & Ayala, C. (2024). Insights on the Use of Software Design Principles in Machine Learning Pipelines. PROFES (pp. 139-155). Springer Nature Switzerland.
Maslej, N., Fattorini, L., Perrault, R., et al. (2024). “The AI index 2024 Annual Report”. AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University.
Martínez-Fernández, S., Bogner, J., Franch, X., Oriol, M., Siebert, J., Trendowicz, A., & Wagner, S. (2022). Software engineering for AI-based systems: a survey. TOSEM, 31(2), 1-59.
Continuous and Efficient Evolution of ML Systems: an Ecosystem-driven Approach. MLEvol Project. (2025). Página web oficial: [link]
[link]
[link]
Zhao, Y., Hou, X., Wang, S., & Wang, H. (2024). LLM app store analysis: A vision and roadmap. ACM TOSEM.
López, L., Gómez, C., & Ayala, C. (2024). Insights on the Use of Software Design Principles in Machine Learning Pipelines. PROFES (pp. 139-155). Springer Nature Switzerland.
Maslej, N., Fattorini, L., Perrault, R., et al. (2024). “The AI index 2024 Annual Report”. AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University.
Martínez-Fernández, S., Bogner, J., Franch, X., Oriol, M., Siebert, J., Trendowicz, A., & Wagner, S. (2022). Software engineering for AI-based systems: a survey. TOSEM, 31(2), 1-59.
Continuous and Efficient Evolution of ML Systems: an Ecosystem-driven Approach. MLEvol Project. (2025). Página web oficial: [link]
[link]
[link]
Zhao, Y., Hou, X., Wang, S., & Wang, H. (2024). LLM app store analysis: A vision and roadmap. ACM TOSEM.
Publicado
11/05/2026
Como Citar
AYALA, Claudia et al.
MLEvol Project: Hacia la Evolución Continua y Eficiente de Sistemas de ML Un enfoque dirigido por el Ecosistema. In: CONGRESSO IBERO-AMERICANO EM ENGENHARIA DE SOFTWARE (CIBSE), 29. , 2026, Recife/PE.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 412-415.
