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IATS – Pesquisa em Inteligência Artificial aplicada a Teste de Software

Postado 26 de janeiro de 2023 em UFAM, Projeto Amazonas por Damilly Gomes

Grupo de máscara 14@2x
IComp/UFAM

O projeto de Pesquisa em desenvolvimento e Teste de Software tem o potencial de estimular a indústria de software, impulsionando a inovação, a eficiência e a qualidade do software, através da pesquisa aplicada e da colaboração entre academia e indústria, o projeto busca contribuir para implementação de softwares mais eficientes e precisos, garantindo a entrega de alta qualidade para os usuários.

Modalidade:

Presencial

Fases do Projeto:

04

Início:

15/03/2021

Término:

31/03/2025

14

Vagas

04

Bolsas Graduação

10

Bolsas de Iniciação Científica

Linhas de Pesquisa

Inteligência Artificial 

Teste e Desempenho de Software 

Linguagem de programação 

Processamento de Dados

Equipe Técnica

Coordenador Geral 

Prof. Dr. André Luiz da Costa Carvalho

Doutor em Informática

Professores Pesquisadores:

  • Prof. Dra. Eulanda Miranda
  • Prof. Dr. Raoni Simões Ferreira

Pesquisadores Graduados:

  • Tiago de Paula Custódio
  • Vinícius De Medeiros Hernandes
  •  Hygo Sousa de Oliveira

Líder-Técnico:

  • Yan Rodrigo da Silva Soares

Pesquisadores Graduação/Iniciação Científica:

  • Adamor Barbosa de Barros Neto
  • Gabriel Silva Pacheco de Carvalho
  • Gabriel de Lima Martins
  •  Iago Santiago Pires
  •  Igor de Souza Lima
  • Lucas Hildebrando Costa Carvalho
  • Maikon Douglas Galvão dos Santos

Depoimentos

Trabalhar com Inteligência Artificial, tem sido desafiador, além do mais me proporcionou grande conhecimento, que até então não conhecia, porém o projeto tem superado acerca do conhecimento alcançado para minha carreira profissional.
Aluna-Iniciação Científica
Inteligência Artificial abre um leque de possibilidades, em se tratando de conhecimento aplicabilidade, tem sido um grande estímulo para escolher em que área de tecnologia seguir, está sendo incrível participar do projeto.
Aluno-Iniciação Científica

Previsão de Falhas - Método de Estatísticas e Redes Neurais

Com os tópicos extraídos dos casos de teste, os modelos utilizados para análise dentro da estatística foram utilizados os que recebessem um vetor de atributos e classificar em falha. Dentre os modelos testados temos KNN, SVM e árvores de decisão. Em relação a Redes Neurais, com a obtenção dos dados de contexto, pode-se buscar melhorar os atributos, tendo agora informações sobre a taxa de falha, tópicos dos casos de teste e vetor de atributos dos RNs, porém os modelos de classificação ainda estão em etapa de desenvolvimento e teste de resultados.

Projeto Incentivado pela Lei de Informática nº 8.248/1991 e 8.387/1991, regulamentada pelos Decretos 10.521/2020, 10.356/2020.