Marco Túlio de Oliveira Valente
CNPq research fellow: 1D
Research areas: Degrees:
PhD, UFMG, Brasil, 2002
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Last update: 2026/08/24ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8180-7548
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| 2025 a Atual | Melhoria de Aspectos da Produtividade de Desenvolvimento de Software usando Modelos de Linguagem (CNPq - Apoio a Projetos em Rede com Pesquisadores Brasileiros no Exterior) Este projeto tem como objetivo avaliar, investigar e propor soluções com foco no aumento da produtividade dos desenvolvedores de software. Neste contexto, acreditamos que os avanços recentes no campo de Processamento de Linguagem Natural, em especial os Modelos de Linguagem, permitirão que novas soluções sejam criadas e auxiliem na realização de tarefas complexas de desenvolvimento de software. Valor financiado: R$ 263.635,00 Integrantes: João Eduardo Montandon de Araujo Filho (coordenador), Marco Tulio de Oliveira Valente, Eduardo Figueiredo, Andre Hora, PETRILLO, FABIO, POLITOWSKI, CRISTIANO, Diego Costa. |
| 2025 a Atual | Aplicações de LLMs em Engenharia de Software (CNPq - Edital Universal - R$ 210.810) Os avanços recentes em Inteligência Artificial (IA), particularmente na IA Generativa e em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), levantam questões importantes sobre seu impacto em diversos domínios, incluindo a Engenharia de Software. Por exemplo, estudos recentes indicam uma adoção significativa dessas tecnologias por parte de desenvolvedores de software. Portanto, essas ferramentas não são mais uma promessa, mas sim uma tecnologia que rapidamente ganhou adoção prática no domínio de desenvolvimento de software. Por outro lado, existem casos de uso mais sofisticados e avançados nos quais a aplicação de LLMs em Engenharia de Software é menos óbvia e, consequentemente, mais desafiadora. Neste projeto de pesquisa, pretendemos explorar o uso de LLMs para além de contextos triviais e recorrentes de geração de código. Especificamente, escolhemos três desafios clássicos de Engenharia de Software para investigar no nosso projeto: (1) geração de aplicações, no qual pretendemos investigar o uso de LLMs para a criação de aplicações completas que incluam desde a interface com os usuários até os repositórios de dados e que considerem não apenas requisitos funcionais, mas também requisitos como desempenho, usabilidade e segurança. (2) modernização de APIs e das linguagens de programação usadas em um sistema, no qual pretendemos explorar o potencial de LLMs para apoiar tais atividades importantes para garantir a longevidade de sistemas de software; (3) melhoria de qualidade de código, na qual pretendemos aplicar LLMs para identificar e avaliar problemas de design e compreensão de código, incluindo aqueles que podem ocorrer em sistemas de domínio específico (como linguagens funcionais, contratos inteligentes e sistemas de IA, por exemplo). Portanto, pretendemos propor um conjunto de boas práticas, bem como ferramentas e interfaces customizadas para apoiar o uso de LLMs em contextos não-triviais de geração, modernização e melhoria de qualidade dos sistemas de software. Integrantes: Marco Tulio de Oliveira Valente (coordenador), João Eduardo Montandon de Araujo Filho, Andre Hora, Luciana Silva, Guilherme Avelino, Pedro de Alcântara dos Santos Neto, Carla Ilane Moreira Bezerra, Anderson Gonçalves Uchôa. |
| 2024 a Atual | Engenharia de Software com Apoio de Modelos de Linguagem de Grande Escala (CNPq - Bolsa de Produtividade em Pesquisa) De forma geral, esperamos que este projeto contribua para tornar mais cientificamente claro os benefícios e as limitações do uso de Modelos de Linguagem em atividades de construção e manutenção de software. Acreditamos que essa é uma dúvida central de todo e qualquer praticante da área nos dias atuais, daí portanto a relevância e atualidade do problema de pesquisa proposto. De forma mais específica, esperamos que as contribuições ocorram em dois grandes grupos principais: (1) Esperamos propor boas práticas para criação de prompts para Modelos de Linguagem, no contexto de construção de sistemas de software, assumindo um cenário de desenvolvimento greenfield, isto é, quando o sistema é construído do zero, com pouco ou nenhum código legado. (2) Esperamos disponibilizar plug-ins para Modelos de Linguagem com foco em tarefas específicas de manutenção de software, incluindo identificação de code smells, migração de versões de linguagens de programação, migração de um framework para outro, para adaptação de sistemas a breaking changes em APIs e, finalmente, para remodularização de arquiteturas de software. Integrantes: Marco Tulio de Oliveira Valente (coordenador). |
| 2023 a Atual | Modernização Tecnológica de Sistemas de Software usando Modelos de Linguagens (FAPEMIG Universal 2023) Neste projeto, pretende-se avaliar, projetar e implementar ferramentas para ajudar desenvolvedores a adaptar seus sistemas de software a novas tecnologias de programação, incluindo linguagens, bibliotecas e frameworks. Apesar de ser um problema conhecido (mas ainda não resolvido), nossa principal motivação para investigá-lo deve-se ao surgimento e popularização de modelos de linguagens (Large Language Models), sendo o mais conhecido deles o ChatGPT. Ou seja, acreditamos que os avanços recentes proporcionados por esses modelos podem viabilizar novas ferramentas para apoiar desenvolvedores na relevante tarefa de modernização tecnológica dos seus sistemas. Assim, temos quatro objetivos específicos: (1) pretendemos investigar o uso de de modelos de linguagens para adaptar sistemas a versões mais novas de uma linguagem de programação. Por exemplo, pretendemos investigar soluções que permitam migrar sistemas escritos em uma versão antiga de uma linguagem (exemplo: Python 2.7) para uma versão mais nova (exemplo: Python 3). (2) planejamos investigar soluções baseadas em modelos de linguagens para adaptar sistemas a versões mais novas de uma biblioteca ou framework. Por exemplo, as APIs fornecidas para criação de aplicativos móveis frequentemente mudam a forma de acesso aos dados e sensores disponíveis nos smartphones, forçando os desenvolvedores a adaptarem manualmente seus aplicativos para as novas restrições. (3) Pretendemos também investigar soluções para adaptar sistemas a uma nova biblioteca ou framework. A migração entre APIs de componentes distintosde pytest para unittest, por exemploocorre muitas vezes manualmente. Portanto, pretendemos investigar soluções para apoiar o processo de troca dos componentes de um sistema. (4) por fim, mas não menos importante, estamos propondo uma investigação de soluções para adaptar a organização arquitetural de sistemas. Por exemplo, migrar sistemas legados para arquiteturas modernas baseadas em microsserviços. Financiamento: FAPEMIG (Processo APQ-02419-23) - Valor financiado: R$ 99.690,88 Integrantes: Marco Tulio de Oliveira Valente (coordenador), João Eduardo Montandon de Araujo Filho, Luciana Silva. |
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