Descrizione del progetto
Inediti approcci aiutano il software a comportarsi correttamente
Si dice spesso che si impara di più quando si fanno errori, cosa che ci spinge a pensare più approfonditamente a come funzionano le cose. Allo stesso modo nella programmazione è molto più facile risolvere un bug quando produce un errore piuttosto che assicurare che il nostro programma sia in grado di gestire tutte le possibili eccezioni a priori. Data l’importanza, sia pratica che finanziaria, di prevedere tutti i possibili esiti e di spiegarli, esistono diversi approcci per garantire che un programma non sbagli. Esiste tuttavia un ampio margine di miglioramento e molti incentivi economici che ci portano a questa direzione. Il progetto LiquidEff, finanziato dall’UE, sta sviluppando un’estensione del linguaggio di programmazione Eff per migliorare significativamente la gestione dei megadati.
Obiettivo
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.
Campo scientifico
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
Programma(i)
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
MSCA-IF-EF-ST - Standard EFCoordinatore
1000 Ljubljana
Slovenia