Description du projet
Ouvrir la voie à une compréhension approfondie des programmes
Dans le domaine de l’informatique, la compréhension automatique et perspicace des programmes est un défi de longue date. Si l’analyse statique des programmes a fait des progrès, le rêve d’une véritable compréhension automatique de ceux-ci persiste. Le projet PINDESYM, financé par le CER et dirigé par un chercheur renommé en analyse déclarative de programmes, vise à révolutionner ce paysage. En combinant les systèmes déclaratifs avec le raisonnement symbolique et en intégrant des approches d’apprentissage automatique, PINDESYM cherche à propulser l’analyse des programmes vers de nouveaux sommets. L’objectif ambitieux du projet est de créer un cadre unifié, réutilisable et extensible pour une compréhension approfondie. Il s’agit d’une avancée qui devrait permettre de dépasser les limites actuelles et de redéfinir l’avenir de l’analyse statique des programmes.
Objectif
The automatic understanding of programs, in insightful, high-level terms, has long been a dream of computer science. The area of static program analysis has made significant progress in such understanding by algorithmically modeling all possible program behaviors. In this setting, declarative program analysis has recently demonstrated great success in capturing powerful algorithms efficiently and elegantly, in a form that bridges mathematical logic and intuitive human understanding.
The PI’s research has established a world-leading program in declarative program analysis, with multiple independent signs of high recognition. However, the dream of automatic deep program understanding remains elusive: static analysis tools are still reliant on significant human insights and extensive customization for the analysis domain. Is there hope for a giant step forward? The PINDESYM approach posits that two emerging breakthroughs offer excellent promise to take declarative program analysis to a next level, capable of realizing the dream of automatic program understanding. The first is the idea of combining a declarative system (e.g. a Datalog fixpoint engine) and a symbolic reasoning system, such as an SMT solver or algebraic rewrite system. The second is the seamless integration of a machine learning approach, over large amounts of data (from past code bases), in the declarative inference process.
The PINDESYM project will leverage symbolic reasoning and learning approaches to greatly advance
program analysis. The challenge is dual: not only to invent powerful new techniques and algorithms, but also to capture all the diversity in symbolic, value-flow, and learning-based reasoning in a single, unified, reusable, and extensible analysis framework—a true deep program understanding engine, far beyond current approaches.
Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thème(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2022-ADG
Voir d’autres projets de cet appelRégime de financement
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitution d’accueil
10561 Athina
Grèce