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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Learning from Big Code: Probabilistic Models, Analysis and Synthesis

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: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-STG - Starting Grant

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2015-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

EIDGENOESSISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE ZUERICH
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 500 000,00
Adresse
Raemistrasse 101
8092 Zuerich
Suisse

Voir sur la carte

Région
Schweiz/Suisse/Svizzera Zürich Zürich
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 500 000,00

Bénéficiaires (1)

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