Este episódio do podcast "Fronteiras da Engenharia de Software" com Rui Maranhão Abreu aborda a localização de falhas de software e suas aplicações. Rui, professor catedrático em Engenharia de Software na Universidade do Porto e Research Software Engineer na Meta, compartilha ideias sobre esse campo da Engenharia de Software. No episódio, são discutidos conceitos fundamentais, como a diferença entre falhas e bugs, bem como os desafios enfrentados na detecção de falhas em sistemas complexos e distribuídos, especialmente em ambientes de integração contínua, como na Meta. Rui também explora o papel da inteligência artificial, machine learning e deep learning na localização de falhas e destaca avanços recentes na pesquisa de reparo automatizado de programas. Além disso, são abordados artigos recentes de Rui e seus co-autores, incluindo o "Remoção de Código Morto na Meta", que apresenta o Framework de Remoção Sistemática de Código e Ativos (SCARF), e "Depuração de Erros de Tipo Alimentada por GPT-3", que descreve uma técnica para corrigir automaticamente erros de tipo em programas OCaml, utilizando o GPT-3. A conversa também explora a carreira de Rui na Meta, sua experiência como General Chair do ICSE 2024 em Portugal e suas visões sobre a próxima fronteira da engenharia de software. Site de Rui: https://ruimaranhao.com/ Outros links: https://sigarra.up.pt/feup/pt/func_geral.formview?p_codigo=466651 https://dei.fe.up.pt/pt/blog/2023/04/10/rui-maranhao-toma-posse-como-diretor-do-prodei/ Artigos: "Remoção de Código Morto na Meta: Exclusão Automática de Milhões de Linhas de Código e Petabytes de Dados Obsoletos" "Dead Code Removal at Meta: Automatically Deleting Millions of Lines of Code and Petabytes of Deprecated Data" https://dl.acm.org/doi/10.1145/3611643.3613871 Localização de características baseada em espectro: um estudo de caso usando o ArgoUML. Spectrum-based feature localization: a case study using ArgoUML https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3461001.3473065 Depuração de Erros de Tipo Alimentada por GPT-3: Investigando o Uso de Modelos de Linguagem Avançados para Reparo de Código GPT-3-Powered Type Error Debugging: Investigating the Use of Large Language Models for Code Repair https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3623476.3623522 Mentat (ferramenta) https://figshare.com/articles/software/GPT-3-Powered_Type_Error_Debugging_Investigating_the_Use_of_Large_Language_Models_for_Code_Repair_SLE_2023_/23646903 The bumpy road of taking automated debugging to industry https://arxiv.org/abs/2212.01237 Outros links: ICSE 2024 https://conf.researchr.org/home/icse-2024 FSE 2024 https://conf.researchr.org/home/fse-2024 ICSE 2026 https://twitter.com/rafaelpri/status/1543318975043383296 Mais informações em https://fronteirases.github.io/episodios/paginas/46 Entrevistadores: Adolfo Neto (PPGCA UTFPR) https://adolfont.github.io e Maria Claudia Emer Nosso site é: https://fronteirases.github.io Extreme Energy (Music Today 80). Composed & Produced by: Anwar Amr. Link: https://www.youtube.com/watch?v=8ZZbAkKNx7s Data de publicação: 15 de maio de 2024. Como citar este episódio FRONTEIRAS DA ENGENHARIA DE SOFTWARE EP. 46: Localização de Falhas de Software, com Rui Maranhão Abreu (Universidade do Porto e Meta). [Locução de]: Adolfo Neto e Maria Claudia Emer. Entrevistado: Rui Maranhão Abreu. S. l.: Fronteiras da Engenharia de Software, 15 mai. 2024. Podcast. Disponível em: https://fronteirases.github.io/episodios/paginas/46 . Acesso em: 15 mai. 2024.
