Descripción del proyecto
Soluciones de «software» a retos imposibles de resolver
El equipo del proyecto BIGCODE, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, pretende dar respuesta a viejos retos en el ámbito del «software» y desarrollar sistemas revolucionarios de programación estadística. En concreto, proporcionará a los desarrolladores soluciones probabilísticamente posibles a tareas que han resultado difíciles o imposibles de resolver con los métodos tradicionales. Aprovechando el poder de las bases de código masivas, los lenguajes de programación avanzados y las técnicas punteras de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural, en el proyecto se ahondará en tres líneas de investigación fundamentales, a saber: síntesis estadística de programas, predicción de propiedades de programas y traducción estadística de programas. Mediante la fusión de un sofisticado aprendizaje estadístico y técnicas avanzadas de lenguaje de programación, en esta propuesta interdisciplinar se desarrollará la próxima generación de sistemas de programación estadística.
Objetivo
The goal of this proposal is to fundamentally change the way we build and reason about software. We aim to develop new kinds of statistical programming systems that provide probabilistically likely solutions to tasks that are difficult or impossible to solve with traditional approaches.
These statistical programming systems will be based on probabilistic models of massive codebases (also known as ``Big Code'') built via a combination of advanced programming languages and powerful machine learning and natural language processing techniques. To solve a particular challenge, a statistical programming system will query a probabilistic model, compute the most likely predictions, and present those to the developer.
Based on probabilistic models of ``Big Code'', we propose to investigate new statistical techniques in the context of three fundamental research directions: i) statistical program synthesis where we develop techniques that automatically synthesize and predict new programs, ii) statistical prediction of program properties where we develop new techniques that can predict important facts (e.g. types) about programs, and iii) statistical translation of programs where we investigate new techniques for statistical translation of programs (e.g. from one programming language to another, or to a natural language).
We believe the research direction outlined in this interdisciplinary proposal opens a new and exciting area of computer science. This area will combine sophisticated statistical learning and advanced programming language techniques for building the next-generation statistical programming systems.
We expect the results of this proposal to have an immediate impact upon millions of developers worldwide, triggering a paradigm shift in the way tomorrow's software is built, as well as a long-lasting impact on scientific fields such as machine learning, natural language processing, programming languages and software engineering.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informaciónsoftware
- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informaciónciencia de datosprocesamiento del lenguaje natural
- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informacióninteligencia artificialaprendizaje automáticoaprendizaje profundo
Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse
Programa(s)
Régimen de financiación
ERC-STG - Starting GrantInstitución de acogida
8092 Zuerich
Suiza