martes, 5 de junio de 2018

TFM - Mejorando la calidad software mediante el análisis del proceso de revisión

SISTEDES (Sociedad de Ingeniería del Software y Tecnologías de Desarrollo Software) y Accenture technology han anunciado en su Web los ganadores de los Premios al mejor Trabajo Fin de Máster sobre “Metodologías y herramientas para el desarrollo de software” en su edición de 2018.

El premio al mejor TFM ha recaído en D. Mario Juez Gil, de la Universidad de Burgos, dirigido por los profesores D. Carlos López Nozal y D. Raúl Marticorena Sánchez, por el trabajo titulado Análisis Visual de Revisiones de Código.

 

El proceso de revisión de código está considerado como una buena práctica de programación ágil, y cada vez son más los proyectos que están incorporando este tipo de técnicas en su proceso de desarrollo.

La motivación principal de este Trabajo Fin de Máster es desarrollar una herramienta que permita evaluar de forma gráfica cómo se está realizando el proceso de revisión de código en diferentes proyectos para poder mejorarlo (por ejemplo escogiendo los revisores adecuados) y con ello, obtener en última instancia un software de mejor calidad, con menos errores, y por tanto, más seguro.

Los datos utilizados por nuestra herramienta son extraídos de GitHub, a través de su API REST.
GitHub es actualmente la mayor plataforma de desarrollo colaborativo, los mayores repositorios software open-source se encuentran alojados en ella. Además, entre sus diversas funcionalidades, GitHub cuenta con un completo sistema para realizar revisiones de código integrado en sus pull requests. Por todo ello estimamos que GitHub era la fuente de datos perfecta para nuestra aplicación.

Una descripción detallada del trabajo puede obtenerse en el siguinete enlace.

viernes, 9 de febrero de 2018

Trabajos Fin de Grado y desafío Universidad y Empresas

El Trabajo Final de Grado en Ingeniería Informática es un cometido que supone un gran esfuerzo e innumerables horas delante de la pantalla del ordenador. En ocasiones se dan circunstancias que permiten hacerlo más llevadero, como participar en un desafío universitario que lleva asociado un premio económico, utilizar tecnologías especialmente novedosas o integrarse en un equipo más amplio e inter-disciplinar que de costumbre.

El pasado mes de abril de 2017, el grupo de investigación Admirable (hermanado con DIGIT) fue galardonado con un premio de 10.000 € para la realización de una serie de aplicaciones móviles y de realidad virtual (detalles en  http://www.ubu.es/noticias/premiados-dos-investigadores-en-el-desafio-universidad-empresa)

La primera de ellas, ya ha sido presentada por Adrián Antón García. Se trata de UBUSetas, una aplicación Android que sirve de apoyo en las tareas de micología relacionadas con el reconocimiento de setas. Permite identificar una seta mediante una fotografía (usando Deep Learning, en concreto se ha utilizado la popular biblioteca Tensorflow). Además proporciona información de las especies más probables, así como imágenes de estas especies para comparar con la fotografía utilizada en el reconocimiento.El trabajo del clasificador de imágenes se completa con la integración de diferentes claves dicotómicas. Estas claves realizan preguntas al usuario, que tiene que ir eligiendo entre distintas opciones, para ir acotando cada vez más la especie real y dar más fuerza a la predicción en los casos dudosos.Por último la aplicación sirve de guía y permite consultar la descripción y los datos de multitud de especies diferentes.


La aplicación se encuentra disponible en el repositorio software: https://github.com/AdrianAntonGarcia/-TFG-UBUSetas


Este trabajo es el primer peldaño de un proyecto colectivo mayor, en los meses posteriores se presentará un TFG de realidad virtual para el aprendizaje de especies de setas que además de contar con la participación de alumnos y profesores de título, ha contado con la participación de profesores y alumnos del Máster Universitario en Comunicación y Desarrollo Multimedia.