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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Learning to Find Software Bugs

Description du projet

Apprendre aux ordinateurs à déboguer les logiciels

On appelle «bogue logiciel», tout type d’erreur, faille, défaillance ou dysfonctionnement d’un programme ou d’un système informatiques qui entraîne un résultat incorrect ou inattendu. La détection de bogues est le processus qui consiste à les traquer. Elle fait généralement appel à des techniques et à des outils formels qui recherchent des cas de modèles de bogues qui reviennent de façon récurrente dans les projets et les domaines d’application. Le projet LearnBugs, financé par l’UE, a pour ambition de changer radicalement la façon dont les outils de détection automatique de bogues sont développés. Il remplacera les programmes codés manuellement par des modèles d’apprentissage automatique déjà entrainés. Cela révolutionnera les méthodes appliquées par les développeurs de logiciels pour détecter les bogues. Le projet augmentera la fiabilité, la sécurité et l’efficacité des systèmes logiciels complexes utilisés par des millions de personnes.

Objectif

"Learning to Find Software Bugs

Software has become the cornerstone of modern society, economy, and life. Since software is created by humans, though, every non-trivial program contains various bugs, i.e. programming errors that may have disastrous consequences. Traditional approaches to find bugs include automated bug detection tools. Such tools search for instances of bug patterns that recur across projects and application domains. However, automated bug detection currently cannot unleash its full potential because each bug detector addresses one bug pattern and one programming language, while creating new bug detectors is feasible only for program analysis experts.

The objective of this proposal is to radically change the way automated bug detection tools are created. The core idea is to replace manually written program analyses with trained machine learning models. To this end, developers will train a bug detector for a particular bug pattern with examples of buggy and non-buggy code, which the model learns to distinguish. The project will realize this vision by developing a reusable framework that addresses several fundamental challenges at the intersection of software engineering, programming languages, and machine learning, e.g.: (i) How to support developers in creating large amounts of training data of buggy and non-buggy code examples? (ii) How to represent programs in a way suitable for advanced machine learning techniques?

The proposed project has the potential to revolutionize how software developers find bugs. To date, no other research has addressed the problem of automatically learning bug detection tools. If successful, the project will ""democratize"" bug detection by enabling all software developers, instead of a few program analysis experts, to create and share bug detection tools. Ultimately, the project will contribute to increasing the reliability, security, and efficiency of complex software systems used by millions of people."

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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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

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-2019-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

UNIVERSITY OF STUTTGART
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.

€ 1 458 375,00
Adresse
KEPLERSTRASSE 7
70174 Stuttgart
Allemagne

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Région
Baden-Württemberg Stuttgart Stuttgart, Stadtkreis
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.

€ 1 458 375,00

Bénéficiaires (1)

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