Expertos de la US mejoran la calidad de las apps de Android en múltiples dispositivos móviles

La Sociedad de Ingeniería de Software y Tecnologías de Desarrollo de Software (SISTEDES) ha otorgado, por primer vez en sus dos décadas de historia, el Premio a la Mejor Tesis Doctoral a un trabajo de investigación de la Universidad de Sevilla. El galardón ha recaído en José Ángel Galindo Duarte, de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSII) de la US, por la tesis doctoral Evolution, testing and configuration of variability intensive systems.

Este trabajo es resultado de la investigación que desarrolla el profesor Galindo en relación a cómo gestionar los distintos componentes que integran un software para que trabajen en sintonía y sean compatibles sus funciones, dentro del grupo de investigación de ingeniería del software aplicada (ISA). Concretamente, los expertos han optimizado el proceso de testing de las aplicaciones del sistema operativo Android para mejorar su funcionamiento.

En esta misma línea, han conseguido optimizar la calidad de los sistemas de videovigilancia teniendo en cuenta parámetros como el número de personas que aparecen en la imagen, la luz, la cantidad de objetos en movimiento o la distorsión causada por el volumen de polvo que levantan los coches al pasar junto a la cámara.

Las empresas OptioLabs, InPixal y Bertin se han interesado por estos resultados de investigación y ya los están implementando en sus productos. “Para la transferencia del conocimiento en un área tecnológica como es la Informática es imprescindible que tengamos empresas cerca que den valor a nuestras ideas y nos ayuden a llevar al mercado los resultados de nuestra investigación”, afirma el profesor Galindo Duarte.

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Premio al Mejor Trabajo Fin de Grado (TFG)

El Premio al Mejor Trabajo Fin de Grado (TFG) otorgado por la Sociedad de Ingeniería de Software y Tecnologías de Desarrollo de Software (SISTEDES) también ha recaído en un miembro de la Universidad de Sevilla, el estudiante Álvaro Rojas Jiménez, por su trabajo Gitbug: Predicción de errores en repositorios de Git. Este TFG ha sido dirigido por los profesores Sergio Segura y Javier Troya, de la ETSII.

El trabajo desarrolla una herramienta para la predicción de errores de software a partir del análisis de repositorios Git. Se han implementado varios algoritmos de predicción de errores a partir de logs de cambio, entre ellos el usado por Google. A partir de la URL de un repositorio Git, la aplicación analiza la probabilidad de error en cada fichero y los muestra visualmente en un cuadro de mando desarrollado con Node.js y GoogleCharts. (Más información)

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