Software Engineering & Dependable Computing (SEDC)

Responsabile: Felicita Di Giandomenico

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Sito Web: http://labsedc.isti.cnr.it

L’eterogeneità, il dinamismo e la pervasività degli odierni sistemi software, pongono sfide straordinarie dal punto di vista della loro progettazione, analisi e validazione. Per affrontare queste sfide è necessario perseguire nuovi paradigmi di sviluppo, focalizzati su un approccio olistico nell’ingegnerizzazione dei requisiti funzionali e non-funzionali.

Il gruppo di ricerca di Software Engineering and Dependable Computing (SEDC), nato all’inizio del 2012 dall’unione dei due pre-esistenti laboratori ISTI di Software Engineering (SE) e Dependable Computing (DC), persegue i citati obiettivi da due diverse prospettive. La ricerca in SE investiga metodologie, tecniche e strumenti per predire e ridurre i costi dello sviluppo software, focalizzandosi soprattutto su qualità e affidabilità dalla definizione del processo di sviluppo, al testing, alla validazione del prodotto. La ricerca in DC investe nello studio di metodologie specialistiche, tecniche e strumenti per aiutare e affinare la progettazione e validazione di sistemi di calcolo previsionalmente affidabili, assicurando allo stesso tempo correttezza e rispetto di vincoli temporali, come richiesti da applicazioni critiche.

SEDC fonde queste sfide e relativi approcci in un gruppo di lavoro specializzato che affronta le tematiche di ingegneria dei sistemi software affidabili. Il gruppo di ricerca SEDC confida nel fatto che nuove metodologie integrate, radicate nella sinergia delle due discipline, sarà in grado di fronteggiare la continua evoluzione e crescita dei sistemi complessi e fortemente basati sulla componente software.

La missione del laboratorio SEDC è di sviluppare metodologie e prassi per l’ingegneria del software e dei sistemi critici. Le attività principali del gruppo SEDC sono focalizzate su temi di ricerca afferenti a due macro aree: i) Metodologie di progettazione e soluzioni, atte ad affrontare le sfide dei sistemi moderni, quali complessità e adattamento; e ii) Metodologie, tecniche e strumenti di Verifica e Validazione (V&V), per analizzare, valutare e validare proprietà funzionali e non-funzionali, come indicatori di affidabilità e QoS (Qualità di Servizio).

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