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DAUIN - GR-16 - SOFTWARE ENGINEERING GROUP - SOFTENG
Enhancing Software Testing Through Generative AI
Parole chiave AI, AUTOMOTIVE, TESTING
Riferimenti RICCARDO COPPOLA
Gruppi di ricerca DAUIN - GR-16 - SOFTWARE ENGINEERING GROUP - SOFTENG
Tipo tesi AZIENDALE
Descrizione Tesi presso Concept Quality Reply
Contesto:
Nel dominio specifico della diagnostica dei veicoli e dell'IoT, ottenere una valida End-to-End (E2E) è fondamentale per garantire l'affidabilità e le prestazioni dei sistemi integrati. Questo richiede approcci innovativi al testing del software, e l'Intelligenza Artificiale Generativa (Generative AI) emerge come uno strumento promettente per ottimizzare e potenziare i processi di testing.
Descrizione:
Questa tesi esplora l'integrazione e l'applicazione dell'IA Generativa nel campo del testing del software. Sfruttando il potere della Generative AI, questa ricerca mira a migliorare l'efficienza, l'accuratezza e la completezza delle attività di testing, soprattutto nel contesto dell'IoT e dei veicoli connessi.
Obiettivi:
Esplorare il potenziale della Generative AI nella generazione di test case completi e diversificati per sistemi software complessi.
Indagare come la Generative AI possa accelerare la creazione di scenari di test e dati, simulando l'uso reale e migliorando la copertura dei test.
Valutare l'impatto della Generative AI sull'efficienza e sull'efficacia complessiva dei processi di validazione End-to-End (E2E), in particolare nei sistemi IoT e nei veicoli connessi.
Sviluppare metodologie per integrare l'IA Generativa nel ciclo di vita del testing del software, con un focus sull'ottimizzazione dell'utilizzo delle risorse e sulla riduzione dei tempi di testing.
Prerequisiti:
Competenza nello sviluppo software e nelle metodologie di testing.
Familiarità con i concetti e i principi della Generative AI.
Conoscenza delle tecnologie IoT e dei veicoli connessi.
Competenze acquisite:
Java, Postman, Selenium, CANalyzer, CAPL, framework di Generative AI (es. GPT-3, GPT-4), Python, librerie di Machine Learning (es. TensorFlow, PyTorch), framework e protocolli IoT, tecnologie per veicoli connessi, strumenti di testing automatizzato.
Scadenza validita proposta 03/09/2025
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