Current Research Projects
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Avaliação da Qualidade de Código de Teste Gerado por Inteligência Artificial em Aplicações para Dispositivos Móveis
Financiador: Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG Universal Edital 01/2024).
- o objetivo é analisar quantitativa e qualitativamente anomalias em códigos de teste gerados por IA para aplicativos móveis em situações que ocorrem interação de recursos. Para atingir esse objetivo, será realizada uma revisão da literatura sobre qualidade do código de testes para aplicativos móveis. Em seguida, serão conduzidos dois estudos experimentais. No primeiro estudo, serão minerados dados de repositórios públicos de aplicativos móveis e definido um catálogo de anomalias em código de teste gerados por IA. No segundo estudo, pretende-se avaliar as refatorações de código de teste com IA para tratar tais anomalias. Assim, espera-se avançar na avaliação e na melhoria da qualidade de testes para aplicativos.
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Avaliação Experimental da Qualidade Interna de Sistemas de Software IoT Apoiados por Inteligência Artificial
Financiador (projeto): Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG Edital 17/2022).
Financiador (bolsa pós-doc): Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico (CNPq).
- Este projeto visa propor uma avaliação experimental da qualidade interna de sistemas de software IoT apoiados por Inteligência Artificial (IA), doravante chamados de sistemas IoT+IA. Esta avaliação experimental visa apoiar o entendimento de aspectos cruciais ao controle da qualidade interna de sistemas IoT+IA.
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SensitivePitfalls: Static and Dynamic Analyses of Sensor-aware Code Pitfalls in Highly Configurable and Adaptive Systems
Financiador: Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico. (CNPq PQ Edital 18/2021)
- This project aims to investigate the challenges related to sensor interaction in configurable and adaptive software systems. In particular, we plan to focus our research on static and dynamic analyses of source code in configurable and adaptive systems in the presence of sensor interaction.
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AnoVa-LPS: Anomalias de Software Sensiveis a Variabilidade em Linha de Produtos de Software
Financiador: Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG PPM Edital 02/2017).
- Este projeto visa aplicar técnicas de análise estática para identificar fragmentos de código complexos na implementação de variabilidade. Tais fragmentos complexos são chamados anomalias de software sensíveis a variabilidade. Além de técnicas de análise estática de código, é planejada a realização de entrevistas com desenvolvedores de software para o entendimento do impacto de anomalias de software sensíveis a variabilidade em linha de produtos de software.
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