Loli Burgue�o, investigadora del grupo de investigaci�n SOM Research Lab del IN3, gana el premio a la mejor ponencia del congreso internacional MODELS 2018 por el art�culo «Expressing Confidence in Models and in Model Transformation Elements».
El art�culo trata sobre el hecho de que modelar la expresi�n y la gesti�n de la incertidumbre, tanto en los datos como en las operaciones que la manipulan, es una cuesti�n clave en los sistemas que trabajan con entornos f�sicos. La incertidumbre de medida puede darse por varios factores, como fuentes de datos poco fiables, tolerancia a las medidas o incapacidad de determinar si un acontecimiento ha sucedido realmente o no. En particular, esta contribuci�n se centra tanto en la incertidumbre de medida como en la confianza en los elementos del modelo, a saber, hasta qu� punto creemos que han tenido lugar. Asimismo, este trabajo trata sobre la propagaci�n de dicha incertidumbre mediante transformaciones de modelo, cuyas normas pueden estar sujetas tambi�n a incertidumbre.
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Adem�s, dentro del marco del congreso internacional MODELS 2018, el art�culo titulado «A feature-based survey of model view approaches», de Hugo Bruneliere, Erik Burger, Jordi Cabot (investigador principal del grupo de investigaci�n SOM Research Lab del IN3) y Manuel Wimmer, ha recibido el premio al mejor art�culo de 2018 en la revista Software and Systems Modeling (Sosym) (DOI: 10.1007/s10270-017-0622-9, Springer, 2017).
Este art�culo se centra en el hecho de que cuando se trata con sistemas complejos, la informaci�n est� muy fragmentada a lo largo de muchos modelos diferentes expresados en una gran variedad de lenguajes (de modelado). Para proporcionar informaci�n relevante de un modo adecuado a diferentes tipos de partes interesadas, (partes de) estos modelos deben combinarse y posiblemente modificarse centr�ndose en cuestiones de su inter�s particular. As� pues, son especialmente necesarios mecanismos para definir y registrar las vistas de modelos. Ya se han propuesto varios enfoques para proporcionar ayuda (semi)automatizada para tratar con estas vistas de modelo. Este art�culo proporciona una perspectiva general detallada del estado actual de la cuesti�n en esta �rea. Para hacerlo, nos servimos de nuestras propias experiencias de dise�o y aplicaci�n de este tipo de soluciones para llevar a cabo una revisi�n bibliogr�fica sobre este tema. Como resultado, discutimos las capacidades de los enfoques existentes y proponemos una agenda de investigaci�n correspondiente. En particular, aportamos un modelo que describe lo que a nuestro parecer son las caracter�sticas m�s importantes de la ayuda para las vistas de modelos. Esperamos que este trabajo resulte �til para usuarios tanto actuales como futuros y para desarrolladores de t�cnicas de vista de modelos, as� como para cualquier otra persona interesada en la ingenier�a de software y en sistemas basados en modelos.
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MODELS, el 21.º Congreso Internacional sobre Lenguajes y Sistemas de Ingenier�a dirigidos por Modelos, es el principal ciclo de conferencias sobre software dirigido por modelos e ingenier�a de sistemas, organizado con el apoyo del Grupo de Inter�s Especial en Ingenier�a de Software (SIGSOFT) de la Asociaci�n de Maquinaria Computacional (ACM) y el Consejo T�cnico de Ingenier�a del Software (TCSE) del Instituto de Ingenier�a El�ctrica y Electr�nica (IEEE). Desde 1998, MODELS ha explorado todos los aspectos del modelado, desde lenguajes y m�todos, hasta herramientas y aplicaciones. Los asistentes a MODELS tienen perfiles muy diversos, como investigadores, acad�micos, ingenieros y profesionales del sector.
¡¡Felicidades!!
