2020 Fiscal Year Annual Research Report
Crowd Knowledge Ecosystems for Automatic Bug Fixing
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18H04097
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
鵜林 尚靖 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80372762)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
趙 建軍 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (20299580)
亀井 靖高 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (10610222)
佐藤 亮介 東京大学, 情報理工学系研究科, 助教 (10804677)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 群衆知 / 自動バグ修正 / デバッグ / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、群衆知を活用した自動バグ修正技術の開発に取り組んでいる。群衆知として、OSSリポジトリに格納されたプログラムコードやその変更履歴、Stack OverflowなどのQ&Aサイトの情報を用いる。現在までに、1) テンプレートに基づいてJava プログラムのバグを自動修正するツール jProphetの開発、2) Cプログラムを対象とした自動バグ修正ツールの適用評価（企業開発ソフトウェアへの適用、大学初年時プログラミング教育への適用）、3) 開発者によるバグ限局を考慮した自動バグ修正技術の提案と評価、4) 網羅的テストケース自動生成との組み合わせによる自動バグ修正率の向上方法の提案と評価、5) コード変更履歴を活用した群衆知の増強機構の提案と評価（対象はStack Overflow）などの研究実績が得られている。実際に自動バグ修正ツールを独自に開発した点、企業や大学教育の現場への適用を実施した点が大きな成果と考えている。また、研究成果を論文化したものが論文誌や国際会議等に多数採録されている。学会からも複数の賞を受賞している。なお、当初の研究計画には入っていなかったが、深層学習モデルに対する自動バグ修正技術の研究にも着手した。深層学習を中心とする機械学習システムの品質保証は喫緊の課題であり、この分野の自動バグ修正は極めて重要だと判断した。今までに、CNNやRNNにおける欠陥の自動修正に取り組んできた。こちらについても、学会からは複数の賞を受賞している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究実績のところで述べたように、既に十分な成果が得られている。ただし、研究期間の途中から急遽取り組みを開始した「深層学習モデルに対する自動バグ修正技術」については研究の更なる深耕が必要である。具体的には、バグ修正可能性予測技術の開発と評価を行う必要がある。
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| Strategy for Future Research Activity |
深層学習モデルにおけるバグ修正技術の深耕、バグ修正可能性予測技術の開発と評価を行う。バグ修正可能性を予測するモデルの構築については見通しがついており、今後は予測精度の向上に取り組む予定である。
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