Descripción del proyecto DEENESFRITPL Métodos nuevos para ayudar al «software» a comportarse «correctamente» A menudo se dice que se aprende de los errores, ya que estos obligan a recapacitar profundamente sobre cómo funciona algo. De forma análoga, cuando se programa, es mucho más fácil corregir un error cuando se produce que asegurarse de que el programa trate todas las posibles excepciones «a priori». Dada la importancia, tanto práctica como económica, de prever todos los resultados posibles y tenerlos en cuenta, existen múltiples métodos para garantizar que los programas no cometan errores. Con todo, hay mucho margen de mejora e incentivos económicos que apuntan en esa dirección. En el proyecto LiquidEff, financiado con fondos europeos, se está desarrollando una extensión del lenguaje de programación Eff para mejorar significativamente el procesamiento de datos masivos. Mostrar el objetivo del proyecto Ocultar el objetivo del proyecto Objetivo The goal of the LiquidEff project is to significantly advance the state of the art of type-based reasoning about the correctness of programs that can incorporate computational effects such as accessing memory, raising and handling exceptions, making nondeterministic and probabilistic choices, and communicating over a network---all integral features of modern mainstream programming languages. The timeliness and importance of this project is demonstrated by the staggering cost of software failure in our increasingly digital world---one recent study put the number at $1.7 trillion worldwide in 2017 alone. While there already exist different approaches to type-based reasoning about the correctness of effectful programs, they all have their notable shortcomings: the approaches might be tied to a specific typing discipline, the supported effects can be limited, and the kind of properties one can reason about may be restricted. In contrast, the LiquidEff project aims to develop a foundational, uniform, and widely applicable framework for type-based reasoning about effectful programs, based on the highly scalable and modular algebraic approach to modelling computational effects. Specifically, this project will 1) develop an expressive modal logic for reasoning about a wide range of computational effects; 2) show that this logic can express existing effect specification styles; 3) demonstrate that it can be used to design refinement type systems for lightweight type-based reasoning about effectful behaviour, thus giving a general account of the Liquid Effects effect-typing discipline that so far has been restricted to the state effect; 4) study the category-theoretic semantics of these foundations; 5) implement LiquidEff, an extension of the Eff language with a support for lightweight type-level reasoning about programs' behaviour; and 6) use LiquidEff to apply the developed theory in practice to case studies involving big data and asynchronous parallel programming. Ámbito científico ciencias naturalesinformática y ciencias de la informaciónsoftwareciencias naturalesinformática y ciencias de la informaciónciencia de datosmacrodatos Programa(s) H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions Main Programme H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility Tema(s) MSCA-IF-2018 - Individual Fellowships Convocatoria de propuestas H2020-MSCA-IF-2018 Consulte otros proyectos de esta convocatoria Régimen de financiación MSCA-IF-EF-ST - Standard EF Coordinador UNIVERZA V LJUBLJANI Aportación neta de la UEn € 150 040,32 Dirección Kongresni trg 12 1000 Ljubljana Eslovenia Ver en el mapa Región Slovenija Zahodna Slovenija Osrednjeslovenska Tipo de actividad Higher or Secondary Education Establishments Enlaces Contactar con la organización Opens in new window Sitio web Opens in new window Participación en los programas de I+D de la UE Opens in new window Red de colaboración de HORIZON Opens in new window Otras fuentes de financiación € 0,00
