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:

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.