Framework para el Desarrollo de Software mediante Modularización Avanzada. 2da. Etapa

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https://repositorio.uai.edu.ar/handle/123456789/295

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Browsing Framework para el Desarrollo de Software mediante Modularización Avanzada. 2da. Etapa by Author "Rodriguez Caldeira, Luciana"
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    A Sound and Correct Formalism to Specify, Verify and Synthesize Behavior in BIG DATA Systems
    (Springer, 2022-5-20) Asteasuain, Fernando ; Rodriguez Caldeira, Luciana
    In this work we consolidate our behavioral specification frame work based on the Feather Weight Visual Scenarios (FVS) language as a powerful tool to specify, verify and synthesize behavior for BIG DATA systems. We formally demonstrate that our approach is sound and cor rect end to end, including the latest extensions such as fluents and par tial specifications. In addition, our empirical validation is strengthen by adding new and complex case studies and incorporating, besides execu tion time, space exploration as a factor in the comparison with other approaches. We believe that the contributions introduced in this work aim to point up FVS as a solid tool to formally verify behavior in BIG DATA systems.
  • Item
    Verificación formal de software en sistemas de Big DATA
    (Universidad Champagnat, 2022) Asteasuain, Fernando ; Aragon, Rafael Esteban ; Rodriguez Caldeira, Luciana ; Granata, Nicolás Ezequiel ; Patera, Nahuel Hernán ; Gamboa, Pablo Daniel ; Han, Shaofeng
    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.