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Software Variability for Internet of things

Software Variability for Internet of things

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  • Grupos de investigación
  • 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

  •  Dr. Jaime Font: jfont@usj.es

Co-investigador principal

  • Dra. Lorena Arcega: larcega@usj.es 

Miembros efectivos

  • Dr. Manuel Ballarin

  • Dr. Daniel Blasco

  • Rodrigo Casamayor

  • Jorge Chueca 

  • Dra. África Domingo 

  •  Dr. Jorge Echeverría

  • Antonio Iglesias 

  • Dr. Raúl Lapeña 

  • Dra. Ana Cristina Marcén 

  • Daniel Muñoz

  • Samuel Navarro

  • Esther Pérez

  • Dr. Carlos Pérez 
  • Isis Roca 

  • Dr. José Luis Tornos

  • José Ignacio Trasovares

  • Javier Verón

  • Mª del Mar Zamorano

Colaboradores externos 

  • Dr. Carlos Cetina

  • Dr. Mª Francisca Pérez

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 €

Más información

https://svit.usj.es/

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