Software Variability for Internet of things
El software ha mejorado prácticamente todo lo que nos rodea, desde marcapasos hasta vehículos, incluyendo electrodomésticos o satélites. Sin embargo, este software ha llegado a tal nivel de complejidad que excede las capacidades de los ingenieros que lo desarrollan.
El grupo de investigación Software Variability for Internet of Things (SVIT) empodera a los ingenieros con inteligencia computacional (principalmente computación evolutiva y machine learning) para poder desarrollar un software todavía más ambicioso. Los ingenieros son buenos con la creatividad y entendimiento del contexto, mientras que la inteligencia computacional es eficiente explorando grandes volúmenes de datos. El resultado lo llamamos cyber-ingeniería del software.
Ámbitos de investigación
Actualizamos la ingeniería del software a la complejidad del software actual
El software ha transformado nuestro mundo (Software is eating the world, The Wall Street Journal, 2011 y 2018). Pero el software se sigue desarrollando básicamente como hace 30 años. Nuestro grupo tiene la visión de la Cyber-Human Software Engineering donde el ordenador deja de ser una herramienta del Ingeniero de Software, para ser un compañero en el desarrollo. Para ello utilizamos inteligencia computacional (principalmente computación evolutiva y machine learning). Combinamos los ingenieros de software y la inteligencia computacional. El humano es bueno interpretando el contexto y la computación evolutiva es eficiente explorando grandes espacios de búsqueda.
Aplicaciones:
Variabilidad en software
Localización de bugs
Trazabilidad de requisitos
Colaboración entre ingenieros
Generación de contenido para videojuegos
Cartera de servicios
Gestión de la variabilidad en el software.
Herramientas de Desarrollo de Software Dirigido por modelos (no-code o low-code).
Trazabilidad de requisitos.
Localización de errores.
Diseño automático de pruebas de aceptación a partir de requisitos.
Generación procedural de contenido para videojuegos o metaverso
Méritos
Primeros españoles ganadores de una medalla de los premios de computación evolutiva de ACM-SIGEVO en 18 años de historia de los premios.
Publicaciones regulares en las mejores revistas científicas de ingeniería del software como: TSE, TOSEM, JSS, IST y SoSyM.
Desarrolladores de herramientas para la industria líder a nivel mundial como el equipo de inducción del grupo BSH con sus marcas Bosch y Siemens, entre otras, y CAF con sus trenes que pueden verse a lo largo de todo el mundo.
Equipo
Investigadora principal
María Francisca Pérez: mfperez@usj.es
Co-investigador principal
Jaime Font: jfont@usj.es
Miembros efectivos
Raúl Lapeña
Lorena Arcega
Jorge Echeverría
Daniel Blasco
África Domingo
Ana Cristina Marcén
Manuel Ballarin
María del Mar Zamorano
Isis Roca
Carlos Pérez
Antonio Iglesias
Becarios
Rodrigo Casamayor
Jorge Chueca
Javier Verón
Reconocimiento de grupos de investigación en el ámbito de Aragón 2023-2025
Según orden CUS/1638/2022, de 8 de noviembre
Organismo de investigación beneficiario: FUNDACIÓN UNIVERSIDAD SAN JORGE
Expediente: T61_23R: Software Variability for Information Technologies (SVIT). “Videogame Simulations for Product Line Engineering”
Área: Tecnología
Investigador principal: Carlos Cetina Englada
Subvención concedida: 34.312,38 €