PALESTRANTES - SBQS 2022
LEONARDO GRESTA PAULINO MURTA
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Leonardo Gresta Paulino Murta é Professor Associado do Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (UFF), Doutor (2006) e Mestre (2002) em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ, e Bacharel (1999) em Informática pelo IM/UFRJ. Além disso, é bolsista de Produtividade em Pesquisa nível 2 do CNPq desde 2009 e Cientista da FAPERJ desde 2021. Foi Jovem Cientista da FAPERJ de 2012 a 2018. Já publicou em torno de 50 artigos em periódicos e 150 em congressos, tendo ganho diversos prêmios, dentre eles dois ACM SigSoft Distinguished Paper Award, no ASE 2006 e no MSR 2019, e o prêmio de melhor artigo do SBES nas edições de 2009, 2014, 2016 e 2020. Ele foi coordenador do comitê gestor da CEES/SBC em 2016, membro do comitê de programa do ICSE 2014 e coordenador do comitê de programa do SBQS 2009, SBES 2015, ICSE NIER 2019, AICCSA 2019 e CIbSE 2020, entre outras. Também é editor associado do JBCS desde 2013 e foi editor chefe do JSERD de 2017 a 2020. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software. Seus principais campos de atuação são Gerência de Configuração e Proveniência. Mais informações podem ser obtidas em http://www.ic.uff.br/~leomurta.
Cientistas também são engenheiros de software
Nas últimas décadas, um grande número de cientistas tem se deparado com a tarefa de desenvolver software. Esses cientistas, de áreas como biologia e astronomia, estão realizando experimentos in-silico e in-virtuo como alternativa a experimentos in-vivo e in-vitro para reduzir custos, riscos e tempo de execução. Experimentos in-silico e in-virtuo são frequentemente representados por scripts feitos de forma ad-hoc, que consomem e produzem grandes volumes de dados. Como consequência, os cientistas se deparam com os problemas usuais de desenvolvimento de software, como garantia da qualidade e controle de versões, além de problemas adicionais, inerentes ao método científico, como reprodutibilidade e verificabilidade. Nessa palestra, apresentaremos o conceito de proveniência como um elemento chave no contexto de experimentos científicos in-virtuo e in-silico, visando apoiar a explicação dos resultados, verificabilidade, reprodutibilidade, exploração de alternativas, depuração, recomputação, etc. Para exemplificar o uso desse conceito na prática, apresentaremos o noWorkflow, uma ferramenta que permite a coleta e consulta de proveniência de scripts Python.
KAI PETERSEN
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Kai Petersen is a researcher at the University of Applied Sciences Flensburg (Germany) and Blekinge Institute of Technology (Sweden). He received his Ph.D. from Blekinge Institute of Technology in 2010. His research focuses on software processes, software metrics, lean and agile software development, quality assurance, and software security in close collaboration with industry partners. He is known for his work on research methodology, contributing guidelines for conducting systematic mapping studies, documenting context in software engineering research, and research validity. In addition, he contributed several frequently cited studies on agile transformation and lean software engineering.
Bringing the action to software engineering research
Research studies on industry-academia collaboration showed a gap between industrial needs and problems solved in academia. Action research is one way to facilitate research driven by industrial problems. Action research also aligns well with agile development, often practiced in companies. We work iteratively and take what we learn into consideration. Additionally, practitioners and academics work in a team to solve a problem. You will hear about several examples of successful action research projects in this talk. In addition, you will learn about critical lessons to consider when doing action research.