AI4SE
Inteligencia Artificial para Ingeniería del Software
XXX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos
COORDINADORES
Gregorio Robles (Universidad Rey Juan Carlos, grex@gsyc.urjc.es)
José Antonio Parejo Maestre (Universidad de Sevilla, japarejo@us.es)
OBJETIVOS Y ALCANCE
La convergencia entre la Ingeniería del Software (SE) y la Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de ser una promesa a una realidad transformadora. Este track explora cómo las sinergias entre ambas áreas permiten abordar problemas tradicionalmente complejos de gestión, desarrollo, validación y evolución del software mediante soluciones basadas en IA.
El objetivo principal de este track es servir de foro de encuentro y discusión para investigadores y profesionales que trabajan en la intersección de estos dominios. Buscamos trabajos que apliquen técnicas como Aprendizaje Automático (ML), Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), IA Generativa (GenAI),Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y Algoritmos de Búsqueda y Optimización (SBSE) para reducir el esfuerzo, coste y tiempo en la resolución de problemas de ingeniería del software y servicios.
Este track pone un énfasis especial en los mecanismos de evaluación y validación. Dada la naturaleza estocástica y dependiente de datos de las soluciones basadas en IA, los experimentos requieren un rigor y unas métricas específicas que difieren de la ingeniería del software tradicional, justificando la necesidad de este espacio especializado.
TEMAS DE INTERÉS
Invitamos a la presentación de trabajos que apliquen técnicas de IA en cualquier fase del ciclo de vida del software incluyendo las fases de planificación; especificación de requisitos; análisis, modelado y diseño; codificación y pruebas software; mantenimiento y refactorización; despliegue, monitorización e integración, entre otras posibles. Los temas de interés incluyen, pero no se limitan a:
- Aprendizaje automático y aprendizaje profundo aplicado a problemas de ingeniería del software, incluyendo los nuevos tipos de sistemas software, entre los que se consideran las soluciones propuestas por la ingeniería dirigida por modelos, los sistemas autónomos, cloud computing, computación orientada a servicios, sistemas ciber-físicos y sistemas híbridos inteligentes, etc.
- Nuevos métodos y herramientas basadas en búsqueda (“search-based software engineering”) y de apoyo a la decisión en el proceso de desarrollo del software.
- Nuevas propuestas para la minería de repositorios de código fuente basadas en IA.
- Técnicas de procesamiento del lenguaje natural aplicadas a problemas de ingeniería del software
- Asistentes y sistemas de recomendación en ingeniería del software.
- Métodos de ingeniería del software empírica cuando se aplican técnicas automáticas basadas en búsqueda o aprendizaje automático.
- Aplicaciones de grandes modelos de lenguaje (LLMs) e IA generativa en general en ingeniería del software.
- Nuevos problemas de la ingeniería del software con potencial para la aplicación de IA.
- Aplicaciones industriales y experiencias de la aplicación de IA para la mejora de tareas del ciclo de vida software.
- Presentación de conjuntos de datos y benchmarks útiles para aplicaciones de aprendizaje automático en ingeniería del software
- Ingeniería del Software Empírica para IA: Metodologías para la validación rigurosa de herramientas basadas en IA.
- IA Responsable en Ingeniería del Software: Equidad, explicabilidad (XAI), privacidad y ética en herramientas de desarrollo basadas en IA.
- Green AI en Software: Uso de IA para mejorar la eficiencia energética del software o el impacto ambiental del entrenamiento de modelos para IS.
- Discusión de ideas emergentes.
