Verificación formal de software en sistemas de big data

Autores
Asteasuain, Fernando; Aragón, Rafael; Rodriguez Caldeira, Luciana; Granata, Nicolás; Patera, Nahuel; Gamboa, Pablo; Feng, Hang Shao
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La Ingeniería de Software debe evolucionar para poder enfrentar los desafíos de un mundo moderno híper conectado y con grandes volúmenes de información y datos disponibles para ser analizados. En este contexto, nuevas disciplinas como la denominada Ciencia de Datos han surgido recientemente. Para llevar adelante estos desafíos se deben contar con herramientas para la verificación formal de sistemas basados en BIG DATA que cuentan con una fuerte interacción con áreas de la Inteligencia Artificial como Aprendizaje Automático para poder mantener los estándares esperados de rigurosidad y calidad. Esta evolución requiere de novedosas técnicas para componer un sistema a través de sus múltiples aristas, junto con herramientas que sean eficaces pero también lo suficientemente flexibles y expresivas. La presente investigación pretende dar un paso en pos de enfrentar este desafío, combinando técnicas de verificación formal con la Inteligencia Artificial, en especial con la teoría de juegos, la síntesis de comportamiento y el aprendizaje automático.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Big data
Verificación formal
Síntesis de comportamiento
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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