Fling - A Fluent API Generator

We present the first general and practical solution of the fluent API problem - an algorithm, that given a deterministic language (equivalently, LR(k), k >= 0 language) encodes it in an unbounded parametric polymorphism type system employing only a polynomial number of types. The theoretical result is accompanied by an actual tool Fling - a fluent API compiler-compiler in the venue of YACC, tailored for embedding DSLs in Java

PROGRAMMING LANGUAGES À LA CARTE

Code reuse in computer language development is an open research problem. Feature-oriented programming is a vision of computer programming in which features can be implemented separately, and then combined to build a variety of software products; the idea of combining feature orientation and language development is relatively recent. Many frameworks for modular language development have been proposed during the years, but, although there is a strong connection between modularity and feature-orientation development, only few of these frameworks provide primitives to combine these two concepts. This work presents a model of modular language development that is directed towards feature orientation. We describe its implementation in the Neverlang framework. The model has been evaluated through several experiences: among the others, we present a code generator for a state machine language, that we use as a means to compare to other state-of-the-art frameworks, and a JavaScript interpreter implementation that further illustrates the capabilities of our solution

Fluent APIs in Functional Languages (full version)

Fluent API is an object-oriented pattern for smart and elegant embedded DSLs. As fluent API designs typically rely on function overloading, they are hard to realize in functional programming languages. We show how to write functional fluent APIs using parametric polymorphism and unification instead of overloading. Our designs support all regular and deterministic context-free DSLs and beyond

Extensible Languages for Flexible and Principled Domain Abstraction

Die meisten Programmiersprachen werden als Universalsprachen entworfen. Unabhängig von der zu entwickelnden Anwendung, stellen sie die gleichen Sprachfeatures und Sprachkonstrukte zur Verfügung. Solch universelle Sprachfeatures ignorieren jedoch die spezifischen Anforderungen, die viele Softwareprojekte mit sich bringen. Als Gegenkraft zu Universalsprachen fördern domänenspezifische Programmiersprachen, modellgetriebene Softwareentwicklung und sprachorientierte Programmierung die Verwendung von Domänenabstraktion, welche den Einsatz von domänenspezifischen Sprachfeatures und Sprachkonstrukten ermöglicht. Insbesondere erlaubt Domänenabstraktion Programmieren auf dem selben Abstraktionsniveau zu programmieren wie zu denken und vermeidet dadurch die Notwendigkeit Domänenkonzepte mit universalsprachlichen Features zu kodieren. Leider ermöglichen aktuelle Ansätze zur Domänenabstraktion nicht die Entfaltung ihres ganzen Potentials. Einerseits mangelt es den Ansätzen für interne domänenspezifische Sprachen an Flexibilität bezüglich der Syntax, statischer Analysen, und Werkzeugunterstützung, was das tatsächlich erreichte Abstraktionsniveau beschränkt. Andererseits mangelt es den Ansätzen für externe domänenspezifische Sprachen an wichtigen Prinzipien, wie beispielsweise modularem Schließen oder Komposition von Domänenabstraktionen, was die Anwendbarkeit dieser Ansätze in der Entwicklung größerer Softwaresysteme einschränkt. Wir verfolgen in der vorliegenden Doktorarbeit einen neuartigen Ansatz, welcher die Vorteile von internen und externen domänenspezifischen Sprachen vereint um flexible und prinzipientreue Domänenabstraktion zu unterstützen. Wir schlagen bibliotheksbasierte erweiterbare Programmiersprachen als Grundlage für Domänenabstraktion vor. In einer erweiterbaren Sprache kann Domänenabstraktion durch die Erweiterung der Sprache mit domänenspezifischer Syntax, statischer Analyse, und Werkzeugunterstützung erreicht werden . Dies ermöglicht Domänenabstraktionen die selbe Flexibilität wie externe domänenspezifische Sprachen. Um die Einhaltung üblicher Prinzipien zu gewährleisten, organisieren wir Spracherweiterungen als Bibliotheken und verwenden einfache Import-Anweisungen zur Aktivierung von Erweiterungen. Dies erlaubt modulares Schließen (durch die Inspektion der Import-Anweisungen), unterstützt die Komposition von Domänenabstraktionen (durch das Importieren mehrerer Erweiterungen), und ermöglicht die uniforme Selbstanwendbarkeit von Spracherweiterungen in der Entwicklung zukünftiger Erweiterungen (durch das Importieren von Erweiterungen in einer Erweiterungsdefinition). Die Organisation von Erweiterungen in Form von Bibliotheken ermöglicht Domänenabstraktionen die selbe Prinzipientreue wie interne domänenspezifische Sprachen. Wir haben die bibliotheksbasierte erweiterbare Programmiersprache SugarJ entworfen und implementiert. SugarJ Bibliotheken können Erweiterungen der Syntax, der statischen Analyse, und der Werkzeugunterstützung von SugarJ deklarieren. Eine syntaktische Erweiterung besteht dabei aus einer erweiterten Syntax und einer Transformation der erweiterten Syntax in die Basissyntax von SugarJ. Eine Erweiterung der Analyse testet Teile des abstrakten Syntaxbaums der aktuellen Datei und produziert eine Liste von Fehlern. Eine Erweiterung der Werkzeugunterstützung deklariert Dienste wie Syntaxfärbung oder Codevervollständigung für bestimmte Sprachkonstrukte. SugarJ Erweiterungen sind vollkommen selbstanwendbar: Eine erweiterte Syntax kann in eine Erweiterungsdefinition transformiert werden, eine erweiterte Analyse kann Erweiterungsdefinitionen testen, und eine erweiterte Werkzeugunterstützung kann Entwicklern beim Definieren von Erweiterungen assistieren. Um eine Quelldatei mit Erweiterungen zu verarbeiten, inspizieren der SugarJ Compiler und die SugarJ IDE die importierten Bibliotheken um die aktiven Erweiterungen zu bestimmen. Der Compiler und die IDE adaptieren den Parser, den Codegenerator, die Analyseroutine und die Werkzeugunterstützung der Quelldatei entsprechend der aktiven Erweiterungen. Wir beschreiben in der vorliegenden Doktorarbeit nicht nur das Design und die Implementierung von SugarJ, sondern berichten darüber hinaus über Erweiterungen unseres ursprünglich Designs. Insbesondere haben wir eine Generalisierung des SugarJ Compilers entworfen und implementiert, die neben Java alternative Basissprachen unterstützt. Wir haben diese Generalisierung verwendet um die bibliotheksbasierten erweiterbaren Programmiersprachen SugarHaskell, SugarProlog, und SugarFomega zu entwickeln. Weiterhin haben wir SugarJ ergänzt um polymorphe Domänenabstraktion und Kommunikationsintegrität zu unterstützen. Polymorphe Domänenabstraktion ermöglicht Programmierern mehrere Transformationen für die selbe domänenspezifische Syntax bereitzustellen. Dies erhöht die Flexibilität von SugarJ und unterstützt bekannte Szenarien aus der modellgetriebenen Entwicklung. Kommunikationsintegrität spezifiziert, dass die Komponenten eines Softwaresystems nur über explizite Kanäle kommunizieren dürfen. Im Kontext von Codegenerierung stellt dies eine interessante Eigenschaft dar, welche die Generierung von impliziten Modulabhängigkeiten untersagt. Wir haben Kommunikationsintegrität als weiteres Prinzip zu SugarJ hinzugefügt. Basierend auf SugarJ und zahlreicher Fallstudien argumentieren wir, dass flexible und prinzipientreue Domänenabstraktion ein skalierbares Programmiermodell für die Entwicklung komplexer Softwaresysteme darstellt

Domain-specific languages for modeling and simulation

Simulation models and simulation experiments are increasingly complex. One way to handle this complexity is developing software languages tailored to specific application domains, so-called domain-specific languages (DSLs). This thesis explores the potential of employing DSLs in modeling and simulation. We study different DSL design and implementation techniques and illustrate their benefits for expressing simulation models as well as simulation experiments with several examples.Simulationsmodelle und -experimente werden immer komplexer. Eine Möglichkeit, dieser Komplexität zu begegnen, ist, auf bestimmte Anwendungsgebiete spezialisierte Softwaresprachen, sogenannte domänenspezifische Sprachen (\emph{DSLs, domain-specific languages}), zu entwickeln. Die vorliegende Arbeit untersucht, wie DSLs in der Modellierung und Simulation eingesetzt werden können. Wir betrachten verschiedene Techniken für Entwicklung und Implementierung von DSLs und illustrieren ihren Nutzen für das Ausdrücken von Simulationsmodellen und -experimenten anhand einiger Beispiele

Programming tools for intelligent systems

Les outils de programmation sont des programmes informatiques qui aident les humains à programmer des ordinateurs. Les outils sont de toutes formes et tailles, par exemple les éditeurs, les compilateurs, les débogueurs et les profileurs. Chacun de ces outils facilite une tâche principale dans le flux de travail de programmation qui consomme des ressources cognitives lorsqu’il est effectué manuellement. Dans cette thèse, nous explorons plusieurs outils qui facilitent le processus de construction de systèmes intelligents et qui réduisent l’effort cognitif requis pour concevoir, développer, tester et déployer des systèmes logiciels intelligents. Tout d’abord, nous introduisons un environnement de développement intégré (EDI) pour la programmation d’applications Robot Operating System (ROS), appelé Hatchery (Chapter 2). Deuxièmement, nous décrivons Kotlin∇, un système de langage et de type pour la programmation différenciable, un paradigme émergent dans l’apprentissage automatique (Chapter 3). Troisièmement, nous proposons un nouvel algorithme pour tester automatiquement les programmes différenciables, en nous inspirant des techniques de tests contradictoires et métamorphiques (Chapter 4), et démontrons son efficacité empirique dans le cadre de la régression. Quatrièmement, nous explorons une infrastructure de conteneurs basée sur Docker, qui permet un déploiement reproductible des applications ROS sur la plateforme Duckietown (Chapter 5). Enfin, nous réfléchissons à l’état actuel des outils de programmation pour ces applications et spéculons à quoi pourrait ressembler la programmation de systèmes intelligents à l’avenir (Chapter 6).Programming tools are computer programs which help humans program computers. Tools come in all shapes and forms, from editors and compilers to debuggers and profilers. Each of these tools facilitates a core task in the programming workflow which consumes cognitive resources when performed manually. In this thesis, we explore several tools that facilitate the process of building intelligent systems, and which reduce the cognitive effort required to design, develop, test and deploy intelligent software systems. First, we introduce an integrated development environment (IDE) for programming Robot Operating System (ROS) applications, called Hatchery (Chapter 2). Second, we describe Kotlin∇, a language and type system for differentiable programming, an emerging paradigm in machine learning (Chapter 3). Third, we propose a new algorithm for automatically testing differentiable programs, drawing inspiration from techniques in adversarial and metamorphic testing (Chapter 4), and demonstrate its empirical efficiency in the regression setting. Fourth, we explore a container infrastructure based on Docker, which enables reproducible deployment of ROS applications on the Duckietown platform (Chapter 5). Finally, we reflect on the current state of programming tools for these applications and speculate what intelligent systems programming might look like in the future (Chapter 6)

Essential Speech and Language Technology for Dutch: Results by the STEVIN-programme

Computational Linguistics; Germanic Languages; Artificial Intelligence (incl. Robotics); Computing Methodologie

Infobiotics : computer-aided synthetic systems biology

Until very recently Systems Biology has, despite its stated goals, been too reductive in terms of the models being constructed and the methods used have been, on the one hand, unsuited for large scale adoption or integration of knowledge across scales, and on the other hand, too fragmented. The thesis of this dissertation is that better computational languages and seamlessly integrated tools are required by systems and synthetic biologists to enable them to meet the significant challenges involved in understanding life as it is, and by designing, modelling and manufacturing novel organisms, to understand life as it could be. We call this goal, where everything necessary to conduct model-driven investigations of cellular circuitry and emergent effects in populations of cells is available without significant context-switching, “one-pot” in silico synthetic systems biology in analogy to “one-pot” chemistry and “one-pot” biology. Our strategy is to increase the understandability and reusability of models and experiments, thereby avoiding unnecessary duplication of effort, with practical gains in the efficiency of delivering usable prototype models and systems. Key to this endeavour are graphical interfaces that assists novice users by hiding complexity of the underlying tools and limiting choices to only what is appropriate and useful, thus ensuring that the results of in silico experiments are consistent, comparable and reproducible. This dissertation describes the conception, software engineering and use of two novel software platforms for systems and synthetic biology: the Infobiotics Workbench for modelling, in silico experimentation and analysis of multi-cellular biological systems; and DNA Library Designer with the DNALD language for the compact programmatic specification of combinatorial DNA libraries, as the first stage of a DNA synthesis pipeline, enabling methodical exploration biological problem spaces. Infobiotics models are formalised as Lattice Population P systems, a novel framework for the specification of spatially-discrete and multi-compartmental rule-based models, imbued with a stochastic execution semantics. This framework was developed to meet the needs of real systems biology problems: hormone transport and signalling in the root of Arabidopsis thaliana, and quorum sensing in the pathogenic bacterium Pseudomonas aeruginosa. Our tools have also been used to prototype a novel synthetic biological system for pattern formation, that has been successfully implemented in vitro. Taken together these novel software platforms provide a complete toolchain, from design to wet-lab implementation, of synthetic biological circuits, enabling a step change in the scale of biological investigations that is orders of magnitude greater than could previously be performed in one in silico “pot”

Infobiotics : computer-aided synthetic systems biology

Until very recently Systems Biology has, despite its stated goals, been too reductive in terms of the models being constructed and the methods used have been, on the one hand, unsuited for large scale adoption or integration of knowledge across scales, and on the other hand, too fragmented. The thesis of this dissertation is that better computational languages and seamlessly integrated tools are required by systems and synthetic biologists to enable them to meet the significant challenges involved in understanding life as it is, and by designing, modelling and manufacturing novel organisms, to understand life as it could be. We call this goal, where everything necessary to conduct model-driven investigations of cellular circuitry and emergent effects in populations of cells is available without significant context-switching, “one-pot” in silico synthetic systems biology in analogy to “one-pot” chemistry and “one-pot” biology. Our strategy is to increase the understandability and reusability of models and experiments, thereby avoiding unnecessary duplication of effort, with practical gains in the efficiency of delivering usable prototype models and systems. Key to this endeavour are graphical interfaces that assists novice users by hiding complexity of the underlying tools and limiting choices to only what is appropriate and useful, thus ensuring that the results of in silico experiments are consistent, comparable and reproducible. This dissertation describes the conception, software engineering and use of two novel software platforms for systems and synthetic biology: the Infobiotics Workbench for modelling, in silico experimentation and analysis of multi-cellular biological systems; and DNA Library Designer with the DNALD language for the compact programmatic specification of combinatorial DNA libraries, as the first stage of a DNA synthesis pipeline, enabling methodical exploration biological problem spaces. Infobiotics models are formalised as Lattice Population P systems, a novel framework for the specification of spatially-discrete and multi-compartmental rule-based models, imbued with a stochastic execution semantics. This framework was developed to meet the needs of real systems biology problems: hormone transport and signalling in the root of Arabidopsis thaliana, and quorum sensing in the pathogenic bacterium Pseudomonas aeruginosa. Our tools have also been used to prototype a novel synthetic biological system for pattern formation, that has been successfully implemented in vitro. Taken together these novel software platforms provide a complete toolchain, from design to wet-lab implementation, of synthetic biological circuits, enabling a step change in the scale of biological investigations that is orders of magnitude greater than could previously be performed in one in silico “pot”