Os sistemas de software autoa-adaptativvos ​​avaliam e modificam seu próprio comportamento, em tempo de execução, quando devido a mudanças em seu ambiente conclui que não está atingindo seus objetivos ou que pode se comportar melhor.

Machine Learning (ML) pode contribuir para os desafios inerentes a esse tipo de sistema?

Nesse vídeo eu falo sobre 2 trabalhos de pesquisa que aplicam ML a sistemas auto-adaptativos.

REFERÊNCIAS

[1] De Lemos, Rogério, et al. "Software engineering for self-adaptive systems: A second research roadmap." Software Engineering for Self-Adaptive Systems II. Springer, Berlin, Heidelberg, 2013. 1-32.

[2] Laddaga R. Active software. InInternational Workshop on Self-Adaptive Software 2000 Apr 17 (pp. 11-26). Springer, Berlin, Heidelberg.

[3] Federico Quin, Thomas Bamelis, Singh Buttar Sarpreet, and Sam Michiels. 2019. Efficient analysis of large adaptation spaces in self-adaptive systems using ma-chine learning. In 2019 IEEE/ACM 14th International Symposium on SoftwareEngineering for Adaptive and Self-Managing Systems (SEAMS). IEEE, 1–12.

[4] Pooyan Jamshidi, Javier Cámara, Bradley Schmerl, Christian Käestner, and DavidGarlan. 2019. Machine learning meets quantitative planning: Enabling self-adaptation in autonomous robots. In2019 IEEE/ACM 14th International Symposiumon Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems (SEAMS). IEEE, 39–50. ... https://www.youtube.com/watch?v=CB9rLhSy568