Internet Móvil

Créditos
6
Tipos
Complementaria de especialidad (Tecnologías de la información)
Requisitos
Departamento
AC
El curso integra IoT e IA (sin una orientación matemática). Combina una línea teórica de 14 semanas (comunicaciones de baja potencia, protocolos, seguridad, sensores, edge-cloud, IA, IA generativa y TinyML) con una línea práctica de 12 semanas donde equipos desarrollan un caso de uso completo: idea, análisis de competidores, modelo de negocio y prueba de concepto.

Profesorado

Responsable

  • Jorge García Vidal (jorge@ac.upc.edu)

Horas semanales

Teoría
3
Problemas
0
Laboratorio
1
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
6

Competencias

Competencias Técnicas de cada especialidad

Especialidad tecnologías de la información

  • CTI1 - Definir, planificar y gestionar la instalación de la infraestructura TIC de la organización.
    • CTI1.1 - Demostrar comprensión del entorno de una organización y sus necesidades en el ámbito de las tecnologías de la información y las comunicaciones.
    • CTI1.2 - Seleccionar, diseñar, desplegar, integrar y gestionar redes e infraestructuras de comunicaciones en una organización.
    • CTI1.3 - Seleccionar, desplegar, integrar y gestionar sistemas de información que satisfagan las necesidades de la organización con los criterios de costo y calidad identificados.
    • CTI1.4 - Seleccionar, diseñar, desplegar, integrar, evaluar, construir, gestionar, explotar y mantener las tecnologías de hardware, software y redes, dentro de los parámetros de costo y calidad adecuados.
  • CTI2 - Garantizar que los sistemas TIC de una organización funcionan de forma adecuada, son seguros y están adecuadamente instalados, documentados, personalizados, mantenidos, actualizados y sustituidos, y que las personas de la organización reciban un soporte TIC correcto.
    • CTI2.1 - Dirigir, planificar y coordinar la gestión de la infraestructura informática: hardware, software, redes y comunicaciones.
  • CTI3 - Diseñar soluciones que integren tecnologías de hardware, software y comunicaciones (y capacidad de desarrollar soluciones específicas de software de sistemas) para sistemas distribuidos y dispositivos de computación ubícua.
    • CTI3.1 - Concebir sistemas, aplicaciones y servicios basados en tecnologías de red, incluyendo Internet, web, comercio electrónico, multimedia, servicios interactivos y computación ubicua.
    • CTI3.2 - Implementar y gestionar sistemas ubicuos (mobile computing systems).
    • CTI3.4 - Diseñar software de comunicaciones.

    • Competencias Transversales

    Sostenibilidad y compromiso social

  • G2 [Avaluable] - Conocer y comprender la complejidad de los fenómenos económicos y sociales típicos de la sociedad del bienestar. Ser capaz de analizar y valorar el impacto social y medioambiental
    • G2.3 - Tener en cuenta las dimensiones social, económica y ambiental, y el derecho a la privacidad a aplicar soluciones y llevar a cabo proyectos coherentes con el desarrollo humano y la sostenibilidad.

    • Objetivos

    1. conocimiento de los problemas específicos a la transmisión radio
      Competencias relacionadas: CTI1.2, CTI2.1, CTI1.3, CTI1.4, CTI3.2,
    2. conocer las tecnologías de redes inalámbricas
      Competencias relacionadas: CTI1.2, CTI2.1, CTI1.1, CTI1.3, CTI1.4, CTI3.2,
    3. conocer la cadena de valor del Internet de la Cosas y su integración con Inteligencia Artificial.
      Competencias relacionadas: CTI1.1, G2.3,
    4. Conocer las técnicas básicas de procesamiento de la señal de los sensores de los nodos IoT y herramientas de Inteligencia Artificial en IoT.
      Competencias relacionadas: CTI3.1, CTI3.4, CTI3.2, G2.3,
    5. entender los modelos de negocio, costes, marketing, competencia, etc, asociados al desarrollo de una aplicación IoT
      Competencias relacionadas: G2.3,
    6. trabajo en equipo para desarrollar un trabajo de diseño
      Competencias relacionadas: G2.3,
    7. conocer tecnologías IoT.
      Competencias relacionadas: CTI3.1, CTI1.2, CTI2.1, CTI1.3, CTI1.4, CTI3.2,
    8. conocer tecnologías auxiliares: posicionamiento, pagos seguro para móvil, inserción de publicidad, etc
      Competencias relacionadas: CTI3.1, CTI3.4, CTI1.1, CTI3.2,

    Contenidos

    1. Fundamentos y restricciones de los dispositivos
      Introducción al IoT, sus aplicaciones y verticales, y las limitaciones reales de los nodos y microcontroladores de baja potencia (batería, memoria, cómputo) que condicionan toda decisión tecnológica posterior.
    2. Comunicaciones de corto y largo alcance
      RFID, NFC, 802.15.4 y LoRaWAN: tecnologías de comunicación inalámbrica de baja potencia, sus topologías de red y los compromisos entre alcance, potencia y velocidad de datos.
    3. Pilas de protocolos y seguridad
      6LoWPAN, Zigbee, CoAP y MQTT como pilas de comunicación y protocolos de aplicación, junto con los riesgos de seguridad específicos de los dispositivos IoT limitados y cómo mitigarlos.
    4. Sensores, posicionamiento y arquitectura edge-cloud
      Sensores IMU, posicionamiento absoluto y relativo (de forma conceptual), y el continuo IoT-edge-cloud: dónde procesar los datos considerando latencia, ancho de banda, privacidad y coste.
    5. Inteligencia artificial e IA generativa
      Introducción conceptual al aprendizaje automático y a la IA generativa (incluyendo LLM): cómo aprenden los modelos, qué pueden hacer, y sus capacidades y limitaciones prácticas.
    6. Integración IA-IoT y TinyML
      Integración IA-IoT (inferencia edge vs. nube, mantenimiento predictivo), TinyML para ejecutar IA en dispositivos limitados, y casos de estudio.

    Actividades

    Actividad Acto evaluativo


    tema 1

    Introducción al IoT, sus aplicaciones y verticales, y las limitaciones reales de los nodos y microcontroladores de baja potencia (batería, memoria, cómputo) que condicionan toda decisión tecnológica posterior.
    • Teoría: El Internet Móvil antes y después del iPhone. Cadena de valor del IM: Contenidos. Servicios on-line. Redes de distribución. Interface con el usuario. Dispositivos. Aplicaciones. Redes.
    • Aprendizaje autónomo: Estudio de los temas de clase
    Objetivos: 3
    Contenidos:
    Teoría
    2h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    3h

    tema 2

    RFID, NFC, 802.15.4 y LoRaWAN: tecnologías de comunicación inalámbrica de baja potencia, sus topologías de red y los compromisos entre alcance, potencia y velocidad de datos.
    • Teoría: RFID, NFC, 802.15.4 y LoRaWAN: tecnologías de comunicación inalámbrica de baja potencia, sus topologías de red y los compromisos entre alcance, potencia y velocidad de datos.
    • Aprendizaje autónomo: Estudio
    Objetivos: 1
    Contenidos:
    Teoría
    8h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    18h

    tema 3

    6LoWPAN, Zigbee, CoAP y MQTT como pilas de comunicación y protocolos de aplicación, junto con los riesgos de seguridad específicos de los dispositivos IoT limitados y cómo mitigarlos.
    • Teoría: 6LoWPAN, Zigbee, CoAP y MQTT como pilas de comunicación y protocolos de aplicación, junto con los riesgos de seguridad específicos de los dispositivos IoT limitados y cómo mitigarlos.
    • Aprendizaje autónomo: estudio
    Objetivos: 2
    Contenidos:
    Teoría
    9h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    6h

    Caso de Uso: Diseño de una aplicación IoT

    Las sesiones de caso de uso (1 hora semanal, 12 semanas) acompañan la línea teórica con un proyecto aplicado. Equipos de 3 estudiantes desarrollan su propio producto IoT+IA: definen la idea y la pila tecnológica, analizan la competencia y el modelo de negocio, construyen una prueba de concepto de un aspecto concreto asignado por el profesor, y finalizan con una presentación al estilo pitch a inversores.
    • Laboratorio: clases basadas en caso
    • Aprendizaje autónomo: diseño de la aplicación
    Objetivos: 3 4 5
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    15h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    22h

    tema 4

    Sensores IMU, posicionamiento absoluto y relativo (de forma conceptual), y el continuo IoT-edge-cloud: dónde procesar los datos considerando latencia, ancho de banda, privacidad y coste.
    • Teoría: Sensores IMU, posicionamiento absoluto y relativo (de forma conceptual), y el continuo IoT-edge-cloud: dónde procesar los datos considerando latencia, ancho de banda, privacidad y coste.
    • Aprendizaje autónomo: Estudio
    Objetivos: 2
    Contenidos:
    Teoría
    8h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    15h

    Examen Parcial

    Examen parcial temas 1-3
    Objetivos: 1 2 3
    Semana: 7
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    tema 5

    Introducción conceptual al aprendizaje automático y a la IA generativa (incluyendo LLM): cómo aprenden los modelos, qué pueden hacer, y sus capacidades y limitaciones prácticas.
    • Teoría: Introducción conceptual al aprendizaje automático y a la IA generativa (incluyendo LLM): cómo aprenden los modelos, qué pueden hacer, y sus capacidades y limitaciones prácticas.
    • Aprendizaje autónomo: Estudio
    Objetivos: 7
    Teoría
    9h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    6h

    tema 6

    Patrones de integración IA-IoT (inferencia edge vs. nube, mantenimiento predictivo), TinyML para ejecutar IA en dispositivos limitados, y casos de estudio reales de extremo a extremo.
    • Teoría: Tipos de movilidad. Apoyo a la movilidad a nivel 3 (IP móvil). Apoyo a la movilidad en redes celulares. Movilidad nomádica. Protocolos de apoyo a movilidad transparente a nivel 2.
    • Aprendizaje autónomo: estudio
    Objetivos: 2
    Contenidos:
    Teoría
    6h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    5h

    Examen Final

    Examen de los temas 1-6
    Objetivos: 1 2 3 4 5 6 7 8
    Semana: 15 (Fuera de horario lectivo)
    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    0h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    0h

    Metodología docente

    * Clases presenciales.
    * Clases de laboratorio (programación en python).
    * Clases de laboratorio basadas en caso (diseño de aplicación móvil).

    Método de evaluación

    Ep: Nota examen de la asignatura a mitad del cuatrimestre: 0 <= Ep <= 10
    Ef: Nota examen final: 0 <= Ef <= 10
    Ec: Nota de clases de caso: 0 <= Ec <= 1

    Nota final = 0, 7 * MAX (Ef, 0, 75 * Ef +0,25 * Ep) + 3xEc

    La competencia transversal se evaluara como parte del examen final

    Bibliografía

    Básico

    Capacidades previas

    Conocimientos básicos redes TCP/IP y protocolos de red.
    Conocimientos básicos de teoría de probabilidad y álgebra lineal.