Description du projet
Des solutions logicielles à des problèmes insolubles
Le projet BIGCODE, financé par le Conseil européen de la recherche, entend développer des systèmes de programmation statistique révolutionnaires afin de relever des défis logiciels récurrents. Plus précisément, il fournira aux développeurs des solutions probabilistes à des tâches qui se sont avérées difficiles ou impossibles à résoudre à l’aide d’approches traditionnelles. En exploitant la puissance de vastes bases de code, des langages de programmation avancés et des techniques de pointe en matière d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel, le projet se penchera sur trois axes de recherche fondamentaux: la synthèse statistique des programmes, la prédiction des propriétés des programmes et la traduction statistique des programmes. En fusionnant l’apprentissage statistique sophistiqué et des techniques de langage de programmation avancées, cette proposition interdisciplinaire développera les systèmes de programmation statistique de nouvelle génération.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- sciences naturellesinformatique et science de l'informationlogiciel
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Appel à propositions
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ERC-STG - Starting GrantInstitution d’accueil
8092 Zuerich
Suisse