Navegando por Autor "Cabral, George Gomes"

Agora exibindo 1 - 4 de 4

Análise de mensagens de Commit com IA: uma nova perspectiva para o algoritmo SZZ
(2025-03-17) Souza, Camila Nunes de Paula; Cabral, George Gomes; http://lattes.cnpq.br/8227256452129177; http://lattes.cnpq.br/8347479672060133
Este trabalho propõe uma abordagem inovadora para aprimorar o algoritmo SZZ utilizado na identificação de commits que introduzem defeitos em sistemas de software. A metodologia proposta envolve o uso do ChatGPT, para realizar uma análise semântica das mensagens de commit, classificando-as em duas categorias: ”introduz bug”e ”não introduz bug”. O objetivo é melhorar a confiabilidade das classificações geradas pelo SZZ, reduzindo falsos positivos e melhorando a qualidade dos dados utilizados para a geração de modelos preditivos de detecção de defeitos. Para validar a abordagem, foram realizados experimentos com duas bases de dados (Neutron e Nova), utilizando os classificadores Random Forest e SVC, além de técnicas de balanceamento como oversampling e undersampling. Os resultados demonstram que a integração do ChatGPT ao SZZ resultou em uma redução significativa de commits erroneamente classificados como introdução de bugs, além de melhorar o desempenho dos classificadores, especialmente o Random Forest. Conclui-se que a utilização de LLMs pode aprimorar a eficácia do SZZ, contribuindo para a melhoria da qualidade de software e a eficiência na detecção de defeitos.
Auditoria do futuro - um estudo de caso de melhoria do processo de auditoria de dados do Tribunal de Contas do Estado de Pernambuco
(2021-12-07) Santos, João Lucas Pereira de Lima; Santos, George Augusto Valença; Cabral, George Gomes; http://lattes.cnpq.br/8227256452129177; http://lattes.cnpq.br/8525564952779211; http://lattes.cnpq.br/5685463265526362
O processo de auditoria de dados nos permite verificar transações e trabalhar para reduzir riscos de avaliações incompletas, assim conseguindo identificar possíveis irregularidades. Essa atuação é bastante desafiadora pela quantidade de informações que o processo envolve e as inúmeras formas de realizar uma análise. No entanto, os órgãos ainda apresentam um fluxo imaturo para essa atividade e sem a utilização de grande parte dos recursos tecnológicos que poderiam auxiliar esse trabalho. Para aprofundar o entendimento neste processo, utilizamos o Tribunal de Contas do Estado de Pernambuco como caso, assim desenvolvendo um estudo baseado baseado em realizações de entrevistas, oficinas de inovação e algumas técnicas de Design Thinking em conjunto com BPM.Como principal contribuição, esse trabalho traz uma proposta de melhoria ao processo de auditoria de dados no contexto do Tribunal de Contas do Estado de Pernambuco. Acreditamos que, com essa contribuição, os auditores vão conseguir evoluir dentro do processo, já que teremos o mapeamento de toda atividade, e permitirá um avanço do setor nos resultados entregues e nos trabalhos desenvolvidos.
Impacto da latência na verificação e do atraso acentuado na rotulação para detecção de falhas de software
(2023-04-25) Sgotti, Lucas Cordeiro; Cabral, George Gomes; http://lattes.cnpq.br/8227256452129177; http://lattes.cnpq.br/6243434551046357
A detecção de falhas de software é uma atividade inerente ao desenvolvimento de software e requer um esforço elevado de recursos humanos. Essa atividade muitas vezes não é priorizada no intuito de reduzir o custo final de um projeto. Just-in-Time Software Defect Prediction (JIT-SDP) é uma das abordagens utilizadas para predição de defeitos de software com o objetivo identificar de maneira automática através de métodos de aprendizagem de máquina artefatos de software propensos a conterem defeitos a partir de dados históricos. No entanto, a maioria das abordagens assume que as características do problema permanecem as mesmas com o passar do tempo, porém o desbalanceamento entre as classes é um problema que evolui com o tempo à medida que novos exemplos de treinamento vão chegando, por exemplo. Analisar o problema em um ambiente online significa que, além de outras coisas, há uma natureza cronológica intrínseca à abordagem que por sua vez, traz consigo alguns problemas, dentre eles o de latência na verificação, que se refere ao fato que os rótulos dos exemplos de treinamento podem chegar muito mais tarde do que suas características. Este trabalho visa investigar o impacto da latência na verificação no problema da detecção de defeitos em software, assim como o desempenho desses métodos de acordo com o grau de latência na verificação em exemplos da classe indutora de defeitos.
Information retrieval on public notices for medicines' purchasing: a comparison between an ad hoc approach and the GPT-4 LLM
(2024-09-24) Silva, Arthur Lima; Cabral, George Gomes; http://lattes.cnpq.br/8227256452129177; http://lattes.cnpq.br/3041910100835045
A auditoria é uma tarefa essencial no que se refere ao controle de despesas públicas. Apesar de sua importância, frequentemente tais esforços priorizam poucos alvos por conta da falta de recursos. A auditoria da compra pública de medicamentos pode identificar subpreços e necessidade de ajustes em editais, por exemplo. Esse trabalho introduz um novo método para a identificação precisa de medicamentos dadas descrições não padronizadas em editais. Experimentos mostraram que a abordagem proposta é, em média, 2.85 vezes mais efetiva que um assistente usando o ChatGPT-4o utilizando os mesmos dados. Não obstante, a abordagem proposta não sofre de problemas como alucinação, inerentes a modelos LLM.