Generación automática de modelos software: Desde enfoques tradicionales hasta enfoques basados en IA

José Antonio Hernández López

Universidad de Murcia

Resumen/Abstract

La generación automática de instancias de modelos software es una tarea clave en ingeniería dirigida por modelos, con aplicaciones en testing de programas orientados a objetos, benchmarking de bases de datos de grafos y generación de escenarios de prueba para sistemas ciberfísicos. Un buen generador de modelos debe cumplir cuatro propiedades deseables: consistencia (respetar el meta-modelo y las restricciones de dominio), diversidad (producir modelos estructuralmente variados), escalabilidad (generar modelos grandes eficientemente) y realismo (parecerse a los modelos creados por humanos).Esta charla recorre la evolución de las técnicas de generación de modelos, comenzando por los enfoques tradicionales: generadores aleatorios, generadores basados en SAT solvers, generadores basados en gramáticas y generadores basados en solvers de grafos.A continuación, se exploran los enfoques basados en inteligencia artificial, motivados por la falta de realismo de las soluciones tradicionales. Se presentan las soluciones supervisadas, como el generador ModelMime, que aprende a construir modelos mediante secuencias de operaciones de edición usando redes neuronales de grafos autorregresivas. Finalmente, se discuten las soluciones más recientes basadas en LLMs pre-entrenados, presentando un enfoque que traduce el problema de generación a la síntesis de código ejecutable.

El seminario se imparte en el contexto de la asignatura "Desarrollo dirigido por Modelos" del MUSII.

Curriculum ponente

José Antonio Hernández López es Profesor Ayudante Doctor en el Departamento de Informática y Sistemas de la Universidad de Murcia. Anteriormente, fue investigador postdoctoral del programa WASP (Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program) en la Universidad de Linköping (Suecia), bajo la supervisión de Dániel Varró. Durante el doctorado, disfrutó de una beca FPU financiada por la Universidad de Murcia y realizó su tesis doctoral bajo la supervisión de Jesús Sánchez Cuadrado.Su investigación se sitúa en la intersección entre la Inteligencia Artificial y la Ingeniería del Software, con especial énfasis en la aplicación de técnicas de procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático y modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) para mejorar y automatizar distintas actividades del desarrollo de software. Dentro de este ámbito, una parte importante de su trabajo se centra en la aplicación de estas técnicas a la Ingeniería Dirigida por Modelos (Model-Driven Engineering, MDE).A lo largo de su carrera investigadora, ha publicado trabajos en algunas de las principales conferencias y revistas internacionales de Ingeniería del Software, entre ellas ICSE, FSE, ASE, MODELS, TSE, TOSEM, etc. Asimismo, ha recibido premios al mejor artículo (Best Paper Award) en varias ediciones de la conferencia MODELS.