Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software
Quarta-feira, 24 de Setembro de 2025
Automated Testing and Safety Analysis of Deep Learning Systems
Software engineering has long sought ways to enhance software testing to ensure that critical software is reliable before deployment. The advent of deep learning (DL) software has disrupted traditional testing and analysis practices, prompting the creation of specialized methods and techniques to address the unique challenges posed by DL. This is particularly crucial in critical systems with safety implications for users and the environment. This presentation will share findings from several years of research on the automation and practical testing of DL models and DL-enabled systems. It will also discuss testing-based safety analysis as an important application of testing.
Lionel C. Briand é professor de engenharia de software com posições conjuntas na (1) Universidade de Ottawa, no Canadá, e (2) no Lero Centre — o centro nacional de pesquisa em software da Irlanda — sediado na Universidade de Limerick. Ao longo de mais de 30 anos, em colaboração com colegas, ele liderou inúmeros projetos de pesquisa colaborativa com empresas dos setores automotivo, de satélites, aeroespacial, de energia, financeiro e jurídico. Lionel ocupou diferentes cargos como engenheiro, acadêmico e líder em sete países. Atualmente, é Catedrático de Pesquisa do Canadá (Tier 1) e diretor do Lero. Lionel foi promovido ao título de Fellow do IEEE e da ACM por suas contribuições para testes e verificação de software. Ele também recebeu o Prêmio Harlan Mills da IEEE Computer Society, o Prêmio de Pesquisa Excepcional da ACM SIGSOFT e o Prêmio Engenheiro do Ano da IEEE Reliability Society. É membro da Royal Society of Canada e da Academia Europaea, a Academia Europeia de Ciências. Seus interesses de pesquisa incluem inteligência artificial confiável, testes e verificação de software (incluindo aspectos de segurança) e engenharia de requisitos.
Quinta-feira, 25 de Setembro de 2025
Software Dependencies: Then, Now, and Beyond
Modern software development heavily relies on third-party libraries. While these dependencies accelerate development, they introduce their own set of challenges. In this talk, I will explore three common hurdles developers face and the techniques and tools that we have built to address them: comparing and selecting libraries, avoiding API misuse, and migrating to newer library versions or entirely different libraries.
Then we will fast-forward to today’s reality: the growing and pervasive reliance on Large Language Models (LLMs). While LLMs are helping to alleviate some of the above challenges, new advances are also redefining software dependencies and how we can ensure their correct usage, opening the door to a new set of challenges we are only beginning to understand
Sarah Nadi é Professora Associada no Programa de Ciência da Computação da New York University Abu Dhabi (NYUAD). Antes de ingressar na NYUAD, ela passou quase oito anos na Universidade de Alberta, no Canadá, onde ocupou uma Cátedra de Pesquisa do Canadá (Tier II) em Reutilização de Software e liderou o laboratório de Manutenção e Reutilização de Software (SMR). Sarah obteve seu Mestrado (2010) e Doutorado (2014) pela Universidade de Waterloo, no Canadá, e passou aproximadamente dois anos como pesquisadora de pós-doutorado na Technische Universität Darmstadt, na Alemanha. Na NYUAD, Sarah co-dirige o laboratório SANAD, cujo objetivo é aprimorar como engenheiros de software desenvolvem e mantêm sistemas, fornecendo as ferramentas e insights de que precisam. Sua expertise de pesquisa está em engenharia de software empírica e análise de software. Sarah trabalhou em uma ampla gama de problemas na engenharia de software, incluindo a identificação de bugs e inconsistências em linhas de produto de software, a detecção de uso inseguro de APIs e o aproveitamento de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) para diversas tarefas de desenvolvimento e manutenção. Seu trabalho recente foca em apoiar desenvolvedores no uso de bibliotecas de software, abrangendo desde o processo de seleção inicial, o uso correto da API da biblioteca, até a migração para versões mais recentes ou bibliotecas alternativas.
Sexta-feira, 26 de Setembro de 2025
Refactoring: Challenges, Lessons, and AI Opportunities
Refactoring, a term introduced in the early 1990s, has become an integral part of modern software development, widely used to improve code structure while preserving behavior. However, ensuring the correctness of automated refactorings remains a challenge. In this talk, I will revisit both foundational and recent approaches to making refactoring safer, drawing on strategies such as testing, change-impact analysis, and formal verification. I will highlight contributions from our research group over the past two decades that uncovered hundreds of bugs in major IDEs. Finally, I will explore to what extent foundation models may help reshaping the landscape of software refactoring
Rohit obteve seu doutorado na Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) em 2007. Durante o doutorado, realizou um estágio no Massachusetts Institute of Technology (MIT). Desde 2009, é professor associado no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Campina Grande (UFCG). Seu grupo de pesquisa propôs diversas técnicas para tornar a evolução de programas mais segura, publicando artigos nas mais importantes conferências de Engenharia de Software (ICSE, FSE, ICSME, SBES) e em revistas de destaque (TSE, EMSE, IST, JSS, TOSEM), recebendo mais de 25 prêmios nacionais e internacionais. Desde 2008, ele também coordena um projeto que organiza competições de programação (como a Olimpíada Paraibana de Informática) e acampamentos de treinamento para estudantes do ensino fundamental, médio e graduação em nosso estado. Estudantes da UFCG conquistaram mais de 70 prêmios em competições de programação nacionais e internacionais (veja alguns deles aqui). Ele recebeu o prêmio de técnico do ICPC em 2017.