A linha de pesquisa em Engenharia de Software Experimental investiga as técnicas, processos e ferramentas de Engenharia de Software pela experimentação em campo. Ela utiliza uma abordagem científica para o desenvolvimento, evolução e manutenção de software. O objetivo é entender a natureza dos processos e produtos de software e a relação entre os dois no desenvolvimento e na manutenção de software. As principais etapas envolvidas são: observação das soluções existentes; proposta de um modelo de comportamento ou solução melhor; medição e análise de modelos experimentais; validação dos modelos e eventual repetição do processo. Os experimentos têm o caráter de avaliar, caracterizar, predizer e melhorar novas tecnologias antes de serem entregues ao cliente.

A linha de pesquisa em Engenharia de Software Experimental investiga as técnicas, processos e ferramentas de Engenharia de Software pela experimentação em campo. Ela utiliza uma abordagem científica para o desenvolvimento, evolução e manutenção de software. O objetivo é entender a natureza dos processos e produtos de software e a relação entre os dois no desenvolvimento e na manutenção de software. As principais etapas envolvidas são: observação das soluções existentes; proposta de um modelo de comportamento ou solução melhor; medição e análise de modelos experimentais; validação dos modelos e eventual repetição do processo. Os experimentos têm o caráter de avaliar, caracterizar, predizer e melhorar novas tecnologias antes de serem entregues ao cliente.

A linha de pesquisa em Engenharia de Software para Sistemas Avançados concentra-se no estudo, desenvolvimento e aplicação de metodologias inovadoras de engenharia de software direcionadas para a concepção, implementação e manutenção de sistemas avançados. Essa linha aborda uma variedade de temas para a evolução tecnológica e a segurança da informação na era digital, com foco especial em: Computação Quântica, Cibersegurança, Cloud Computing e Serviços e Internet das Coisas (IoT).

A linha de pesquisa em Engenharia de Software para Sistemas de Big Data diz respeito sobretudo a sistemas escaláveis com processamento intensivo de dados. Os principais desafios associados aos sistemas big data são: escalabilidade, disponibilidade, carga variável de processamento e resiliência. Sistemas escaláveis são fundamentalmente sistemas pervasivos distribuídos (em todos os níveis, caches, memórias, armazenamento local e em nuvem). A escalabilidade é um desafio ainda maior quando se requer análise de grande volume de dados (analytics). Além disso, esta linha também foca no desenvolvimento de sistemas utilizando inteligência artificial para diversas áreas do conhecimento. Com isso, tocamos em questões técnicas, relacionadas a algoritmos e modelos, mas também questões de aplicações como fairness, explicabilidade e utilidade de modelos.