El software inteligente está impregnando el mundo que nos rodea. Es el facilitador de las innovaciones y los productos de los vehículos autónomos, de mejorar la atención sanitaria, de una respuesta eficiente a las crisis, de cosas sencillas como recomendar la película adecuada para inspirarse. Sin embargo, a menudo la Inteligencia Artificial (IA) no ofrece servicios solo, pero está integrada dentro de un sistema de software más grande.
Con los cambios crecientes hacia la IA vemos nuevos desafíos en la construcción y evolución de los sistemas de software. Los componentes de IA a menudo no se adaptan fácilmente y cambiar las interfaces puede significar costoso reentrenamiento o síntesis del software. Esto puede requerir el aumento o la creación de nuevos conjuntos de datos y especificaciones.
Este proyecto investigará cómo la evolución puede ser apoyada eficientemente para sistemas de software inteligentes. Por ejemplo, como parte del software de un coche autónomo, podríamos tener un componente de IA que detecte peatones, ciclistas y semáforos. Un paso de evolución del software podría cambiar las interfaces de los componentes para detectar peligros en lugar de la clasificación anteriormente más detallada. Aquí la creación de nuevos datos de entrenamiento y el costoso reciclaje podrían no ser necesarios si podemos componer el componente de IA existente con uno que extraiga los peligros de los objetos clasificados.
Este proyecto sugerirá adaptaciones adecuadas tanto a nivel de arquitectura de software como a nivel de IA para hacer la evolución más eficiente. Se espera que esta visión holística sea capaz de aprovechar las técnicas de la arquitectura de software y de la IA que se complementan entre sí para proporcionar respuestas oportunas a los desafíos de evolución del software existentes y emergentes.
Fecha cierre convocatoria beca 21 noviembre 2019
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