Over ons onderzoek
Onderzoeksinstituut
Het masterprogramma Computing Science wordt aangeboden in nauwe samenwerking met het Institute for Computing and Information Sciences (iCIS). De specialisatie Softwarewetenschap bouwt voort op de sterke internationale reputatie van iCIS op gebieden zoals modelgebaseerd testen, virtuele productontwikkeling, geavanceerd programmeren en domeinspecifieke talen.
Institute for Computing and Information Sciences
Afdeling Software Science
De onderzoeksafdeling Software Science bij iCIS heeft expertise op een breed scala van onderwerpen met betrekking tot softwareconstructie en -analyse. Onze groep is bekend om onderzoek naar:
- model learning, modelgebaseerd testen en model checking
- programma-verificatie met behulp van proof assistants
- combinatie van formele verificatie en machine learning
- model based software-engineering
- domeinspecifieke talen
- functioneel programmeren en HPC/array computing
- wiskundige fundamenten van software: type theory, concurrency theory, co-algebras, en term rewriting
Student projecten
Een groot deel van deze master is gericht op onderzoek. Voorbeelden van studentprojecten staan hieronder. Zie alle student projecten op de website van de afdeling Software Science.
Markov-beslissingsprocessen dienen als model voor het beschrijven van sequentiële processen met stochastische onzekerheid, zoals bijvoorbeeld modellen met onderdelen die kunnen falen. De probabilistische model checker Storm vertegenwoordigt de state-of-the-art in model checking technologie. In deze onderzoeksrichting implementeren en verbeteren we bestaande benaderingen uit de literatuur om state-of-the-art model checking te versnellen. In het bijzonder bestuderen we karakteristieke structuren in Markov-beslissingsprocessen en ontwikkelen we daar specifieke algoritmen voor.
Dit onderzoeksthema wordt gecoördineerd door dr. Sebastian Junges.
Softwareintensieve systemen zijn constant in ontwikkeling. Om te voorkomen dat softwarewijzigingen onbedoeld kostbare systeemdefecten introduceren, is het belangrijk om zowel te begrijpen hoe de huidige software zich gedraagt als wat de impact van wijzigingen op dat gedrag is. Wanneer er wijzigingen worden doorgevoerd, begrijpen ontwikkelaars vaak niet de (systeembrede) impact van deze veranderingen. Daarom gebruiken we modelvergelijkingstechnieken om modellen van de softwareversies vóór en na een wijziging te vergelijken om alle gedragsverschillen te vinden.
Dit onderzoeksthema wordt gecoördineerd door dr. Dennis Hendriks.
Door de snelgroeiende toepassing van kunstmatige intelligentie en machine learning in het dagelijks leven, bijvoorbeeld in autonome systemen zoals zelfrijdende auto's, is de behoefte aan geverifieerde of betrouwbare garanties tegen mogelijk fatale ongevallen vanzelfsprekend. Een belangrijke vraag is dan ook hoe systemen veilig kunnen worden gemaakt. Binnen dit thema kun je projecten doen in verschillende richtingen, zoals robuustheid van neurale netwerken, besluitvorming onder onzekerheid, mens-robotinteractie en model learning.
Dit onderzoeksthema wordt gecoördineerd door dr. Nils Jansen.
Onderzoeksprojecten
Nieuwsgierig waar onze onderzoekers mee bezig zijn? Bekijk de lopende onderzoeksprojecten.
