INICIANDO LINEAS DE PRODUCTO SOFTWARE MEDIANTE BUSQUEDAS INTERACTIVAS DIRIGIDAS...
INICIANDO LINEAS DE PRODUCTO SOFTWARE MEDIANTE BUSQUEDAS INTERACTIVAS DIRIGIDAS POR MODELOS
EL SOFTWARE ESTA CADA VEZ MAS PRESENTE EN NUESTRAS VIDAS DESDE UN HUMILDE ELECTRODOMESTICO HASTA SATELITES DE EXPLORACION ESPACIAL PROFUNDA, INCLUYENDO DISPOSITIVOS MEDICOS COMO MARCAPASOS O ESCANERES MRI. EN ESTE MUNDO DIGITAL, L...
EL SOFTWARE ESTA CADA VEZ MAS PRESENTE EN NUESTRAS VIDAS DESDE UN HUMILDE ELECTRODOMESTICO HASTA SATELITES DE EXPLORACION ESPACIAL PROFUNDA, INCLUYENDO DISPOSITIVOS MEDICOS COMO MARCAPASOS O ESCANERES MRI. EN ESTE MUNDO DIGITAL, LA INDUSTRIA AFRONTA EL RETO DE LA PERSONALIZACION MASIVA PARA LOGRAR UNA VENTAJA COMPETITIVA EN EL MERCADO RAPIDAMENTE CRECIENTE DE SISTEMAS INTENSIVOS EN SOFTWARE. EN EL ESTADO DEL ARTE ESTE RETO SE ABORDA A TRAVES DE LINEAS DE PRODUCTO SOFTWARE (LPS). UNA LPS PUEDE PROPORCIONAR UNA MULTIPLICACION POR DIEZ EN LO QUE A PRODUCTIVIDAD Y CALIDAD SE REFIERE, UNA REDUCCION DE COSTES DE ALREDEDOR DEL 60%, UN DECREMENTO EN LAS NECESIDADES LABORALES DE UN 87%, Y UNA DISMINUCION DEL TIEMPO DE LANZAMIENTO DE NUEVAS VARIANTES AL MERCADO DE HASTA UN 98%. SIN EMBARGO, HAY QUE TENER EN CUENTA QUE EL ESFUERZO REQUERIDO PARA LOGRAR INICIAR UN NUEVA LPS ES TOTALMENTE PROHIBITIVO EN LA MAYORIA DE LOS CASOS. CUANDO LA INDUSTRIA QUIERE INICIAR UNA LPS A PARTIR DE SUS PRODUCTOS IMPLICA LOCALIZAR CARACTERISTICAS REUSABLES EN POTENCIALMENTE MILES DE PRODUCTOS DESARROLLADOS DURANTE DECADAS POR MULTIPLES INGENIEROS. LOS TRABAJOS CIENTIFICOS QUE HAN INTENTADO AUTOMATIZAR LA LOCALIZACION DE CARACTERISTICAS CON TECNICAS DE INFORMATION RETRIEVAL O MACHINE LEARNING SIEMPRE SE HAN ENCONTRADO CON DOS LIMITACIONES: DESAJUSTE DE VOCABULARIO ENTRE LAS DESCRIPCIONES DE LAS CARACTERISTICAS Y LOS ARTEFACTOS SOFTWARE, Y CONOCIMIENTO TACITO QUE PROVOCA DESCRIPCIONES DE CARACTERISTICAS INCOMPLETAS. EN ESTE PROYECTO PROPONEMOS UN ENFOQUE COMPLETAMENTE DIFERENTE PARA EVITAR ESAS LIMITACIONES: QUE EL HUMANO EXPERTO DE DOMINIO JUEGUE DIRECTAMENTE EL ROL DE FUNCION DE FITNESS. LA VENTAJA DEL HUMANO ES QUE ES IMPUNE A ESOS PROBLEMAS QUE SUFREN LAS TECNICAS BASADAS EN ALGORITMOS. LA DESVENTAJA DEL HUMANO ES QUE (A DIFERENCIA DE LOS ALGORITMOS) PUEDE SUFRIR FATIGA AL EVALUAR SOLUCIONES. PARA EVITAR LA FATIGA ESTE PROYECTO CREARA UN CONJUNTO DE OPERACIONES GENETICAS INTELIGENTES QUE MINIMIZARAN LAS SOLUCIONES QUE EL HUMANO HA DE EVALUAR PERMITIENDOLE ACTUAR COMO FUNCION DE FITNESS, Y EVITAREMOS SU FATIGA MEDIANTE APROXIMACIONES HIBRIDAS (COMPLEMENTANDOLO JUNTO A RANQUEADORES) E IN-HOME CROWDSOURCING DONDE LA CARGA DE LA EVALUACION ES DISTRIBUIDA EN EL EQUIPO. EL EQUIPO INVESTIGADOR QUE AVALA LA PROPUESTA TRABAJA JUNTO DESDE HACE 10 AÑOS; SON LOS AUTORES MAS PROLIFICOS EN FEATURE LOCATION (SEGUN WOS EN LOS ULTIMOS 5 AÑOS); PRIMEROS ESPAÑOLES GANADORES EN LOS 18 AÑOS DE HISTORIA DE LOS PREMIOS HUMIES DE ACM-SIGEVO; EXPERIENCIA CON LAS TECNICAS DEL PROYECTO EN MODELOS; EXPERIMENTOS CON +100 INGENIEROS DE INDUSTRIA EN ULTIMOS AÑOS; ASEGURADOS CASOS ESTUDIO DE INDUSTRIA HETEROGENEA: FIRMWARE PLACAS INDUCCION (BOSCH, SIEMENS), VIDEOJUEGOS PLAYSTATION/STEAM (KRAKEN EMPIRE), SOFTWARE CONTROL TRENES (CAF), Y CASOS ESTUDIO OPEN (MODELOS PROCESOS CAMUNDA); ENFOQUE AVALADO POR PRUEBA DE CONCEPTO EN IEEE TRANSACTIONS ON SOFTWARE ENGINEERING. INEAS DE PRODUCTO SOFTWARE\INGENIERIA DEL SOFTWARE BASADA EN BUSQUE\LOCALIZACION DE CARACTERISTICAS\DESARROLLO DE SOFTWARE DIRIGIDO POR MODEver más
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