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
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.
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