Innovating Works

RTI2018-096411-B-I00

Financiado
ASISTENTES EVOLUTIVOS INTELIGENTES PARA INICIAR LINEAS DE PRODUCTO SOFTWARE
VIVIMOS EN UN MUNDO DONDE LA FRONTERA ENTRE LA ECONOMIA TRADICIONAL Y LA ECONOMIA DIGITAL HA DESAPARECIDO, PRODUCTOS TRADICIONALES TAN HETEROGENEOS COMO ELECTRODOMESTICOS, VEHICULOS O TELEFONOS HAN SIDO TRANSFORMADOS POR UN MAYOR... VIVIMOS EN UN MUNDO DONDE LA FRONTERA ENTRE LA ECONOMIA TRADICIONAL Y LA ECONOMIA DIGITAL HA DESAPARECIDO, PRODUCTOS TRADICIONALES TAN HETEROGENEOS COMO ELECTRODOMESTICOS, VEHICULOS O TELEFONOS HAN SIDO TRANSFORMADOS POR UN MAYOR PROTAGONISMO DEL SOFTWARE EN LOS MISMOS, TAL ES EL IMPACTO DEL SOFTWARE QUE INFLUENCIA LA CAPACIDAD PARA SATISFACER UNA DEMANDA GLOBAL DE PRODUCTOS CADA VEZ MAS PERSONALIZADOS, EL ESTADO DEL ARTE PARA ATENDER CON EXITO ESTA PERSONALIZACION EN MASA SON LAS LINEAS DE PRODUCTO SOFTWARE (LPS), UNA LPS CONSISTE EN LA INGENIERIA DE UN CONJUNTO DE PRODUCTOS CON ELEMENTOS COMUNES Y VARIABLES MEDIANTE UN PROCESO QUE MAXIMIZA LA REUTILIZACION ENTRE LAS DIFERENTES VARIANTES, ESTO INCLUYE LA CONSTRUCCION DE UN MODELO DE VARIABILIDAD QUE EXPLICITA LAS CARACTERISTICAS DE LOS PRODUCTOS, LAS DIFERENTES VARIANTES DE LA LPS PUEDEN SER CONFIGURADAS Y PRODUCIDAS MEDIANTE EL ENSAMBLADO DE ACTIVOS REUTILIZABLES REDUCIENDO EL COSTE DE LOS PRODUCTOS PERSONALIZADOS, SEGUN EL INFORME DE 2015 DEL SOFTWARE ENGINEERING INSTITUTE DE LA UNIVERSIDAD CARNEGIE MELLON LA REDUCCION DE COSTES ES DE HASTA UN 60%, A PESAR DEL FUERTE ATRACTIVO DE LAS LPS, LA ADOPCION DE LPS POR PARTE DE LAS EMPRESAS ES UN PROCESO MANUAL CON UNOS COSTES PROHIBITIVOS, LA HIPOTESIS DE PARTIDA DE ESTE PROYECTO ES QUE MEDIANTE LA COMBINACION DE LA COMPUTACION EVOLUTIVA Y EL MACHINE LEARNING ES POSIBLE CREAR UN ASISTENTE PARA INICIAR LPS, DISMINUYENDO EL COSTE DE ADOPTAR LPS, LA COMPUTACION EVOLUTIVA APROVECHA LA CAPACIDAD DE LAS MAQUINAS PARA EXPLORAR GRANDES ESPACIOS DE BUSQUEDA, MIENTRAS QUE EL MACHINE LEARNING PUEDE SER ENTRENADO PARA GUIAR LA BUSQUEDA DE CARACTERISTICAS DE LPS, POR LO TANTO, EL OBJETIVO GENERAL DEL PROYECTO ES DEFINIR Y COMBINAR NUEVAS TECNICAS DE COMPUTACION EVOLUTIVA Y MACHINE LEARNING PARA LOCALIZAR LAS CARACTERISTICAS QUE PERMITAN ASISTIR A LAS EMPRESAS AL INICIAR UNA LPS, ESTE NOVEDOSO ENFOQUE SUPONE UN SALTO CUANTICO COMPARADO CON LOS BASELINES ACTUALES, A LOS QUE EL GRUPO DE INVESTIGACION HA CONTRIBUIDO CON SUS ANTERIORES PROYECTOS: VARIAMOS DEL PLAN NACIONAL, E ITEA3 REVAMP EN EUROPA, LOS BASELINES SE BASAN EN INFORMATION RETRIEVAL DONDE LAS CARACTERISTICAS SON SIMPLIFICADAS EN BOLSAS DE TERMINOS Y LA INTELIGENCIA ES SUSTITUIDA POR FRECUENCIAS DE LOS TERMINOS, EL IP DEL PROYECTO ES CONSIDERADO UN EXPERTO A NIVEL MUNDIAL EN ESTE CAMPO COMO EVIDENCIA SU RECIENTE INVITACION Y KEYNOTE EN EL FORO MAS RELEVANTE PARA ESTE PROYECTO (6TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON REVERSE VARIABILITY ENGINEERING), TAMBIEN AVALA LA CAPACIDAD DEL GRUPO (1) SU FRECUENTE PARTICIPACION EN LA CONFERENCIA PRINCIPAL DE LPS, (2) LAS PUBLICACIONES EN LA REVISTA Nº 1 DEL JCR EN LA CATEGORIA COMPUTER SCIENCE (TEVC) Y LAS REVISTAS MAS LEIDAS DE INGENIERIA DEL SOFTWARE (JSS E IST), (3) LAS ALIANZAS INTERNACIONALES (RESPALDAS CON CODIRECCIONES DE TESIS Y ESTANCIAS) CON EL GRUPO DE ØYSTEIN HAUGEN (IMPULSOR DEL ESTANDAR DE MODELADO E LA VARIABILIDAD), Y EL GRUPO DE MARK HARMAN (PADRE DE LA INGENIERIA DEL SOFTWARE BASADA EN BUSQUEDAS), Y (4) LA CONFIANZA PARA ADOPTAR LPS POR PARTE DE EMPRESAS LIDERES A NIVEL MUNDIAL COMO BSH (BOSCH, SIEMENS Y GAGGENAU) O CONSTRUCCIONES Y AUXILIARES DE FERROCARRILES (CAF), ADEMAS, ESTA EXPERIENCIA PONE AL GRUPO EN UNA SITUACION PRIVILEGIADA DESDE EL PUNTO DE VISTA DE LA VALIDACION AL CONTAR CON LPS REALES DE DIMENSIONES INDUSTRIALES QUE PUEDE UTILIZAR COMO ORACULOS PARA COMPROBAR QUE LOS RESULTADOS DEL ASISTENTE DE LPS SON CORRECTOS Y COMPLETOS, LÍNEAS DE PRODUCTO SOFTWARE\GESTIÓN DE LA VARIABILIDAD SOFTWARE\REINGENIERÍA DE SISTEMAS SOFTWARE ver más
01/01/2018
USJ
33K€

Línea de financiación: concedida

El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-01
Presupuesto El presupuesto total del proyecto asciende a 33K€
Líder del proyecto
FUNDACION UNIVERSIDAD SAN JORGE Educación universitaria asociacion
Sin perfil tecnológico calculado