Formal Methods for Constraint-Based Testing and Reversible Debugging in Erlang

Tesis por compendio[ES] Erlang es un lenguaje de programación funcional con concurrencia mediante paso de mensajes basado en el modelo de actores. Éstas y otras características lo hacen especialmente adecuado para aplicaciones distribuidas en tiempo real acrítico. En los últimos años, la popularidad de Erlang ha aumentado debido a la demanda de servicios concurrentes. No obstante, desarrollar sistemas Erlang libres de errores es un reto considerable. A pesar de que Erlang evita muchos problemas por diseño (por ejemplo, puntos muertos), algunos otros problemas pueden aparecer. En este contexto, las técnicas de testing y depuración basadas en métodos formales pueden ser útiles para detectar, localizar y arreglar errores de programación en Erlang. En esta tesis proponemos varios métodos para testing y depuración en Erlang. En particular, estos métodos están basados en modelos semánticos para concolic testing, pruebas basadas en propiedades, depuración reversible con consistencia causal y repetición reversible con consistencia causal de programas Erlang. Además, probamos formalmente las principales propiedades de nuestras propuestas y diseñamos herramientas de código abierto que implementan estos métodos.[CA] Erlang és un llenguatge de programació funcional amb concurrència mitjançant pas de missatges basat en el model d'actors. Estes i altres característiques el fan especialment adequat per a aplicacions distribuïdes en temps real acrític. En els últims anys, la popularitat d'Erlang ha augmentat degut a la demanda de servicis concurrents. No obstant, desenvolupar sistemes Erlang lliures d'errors és un repte considerable. Encara que Erlang evita molts problemes per disseny (per exemple, punts morts), alguns altres problemes poden aparéixer. En este context, les tècniques de testing y depuració basades en mètodes formals poden ser útils per a detectar, localitzar y arreglar errors de programació en Erlang. En esta tesis proposem diversos mètodes per a testing i depuració en Erlang. En particular, estos mètodes estan basats en models semàntics per a concolic testing, testing basat en propietats, depuració reversible amb consistència causal i repetició reversible amb consistència causal de programes Erlang. A més, provem formalment les principals propietats de les nostres propostes i dissenyem ferramentes de codi obert que implementen estos mètodes.[EN] Erlang is a message-passing concurrent, functional programming language based on the actor model. These and other features make it especially appropriate for distributed, soft real-time applications. In the recent years, Erlang's popularity has increased due to the demand for concurrent services. However, developing error-free systems in Erlang is quite a challenge. Although Erlang avoids many problems by design (e.g., deadlocks), some other problems may appear. Here, testing and debugging techniques based on formal methods may be helpful to detect, locate and fix programming errors in Erlang. In this thesis we propose several methods for testing and debugging in Erlang. In particular, these methods are based on semantics models for concolic testing, property-based testing, causal-consistent reversible debugging and causal-consistent replay debugging of Erlang programs. We formally prove the main properties of our proposals and design open-source tools that implement these methods.Palacios Corella, A. (2020). Formal Methods for Constraint-Based Testing and Reversible Debugging in Erlang [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/139076TESISCompendi

Implementación de un módulo para el entrenamiento y evaluación de redes neuronales mediante GPUs

El objetivo de este trabajo ha sido la mejora de la implementación de un toolkit de entrenamiento y evaluación de redes neuronales ya existente, incluyendo una versión en lenguaje CUDA para ser ejecutada en GPUs. El toolkit de partida utilizado en este proyecto se denomina "April" (acrónimo de "A Pattern Recognizer In Lua") y ha sido desarrollado con los lenguajes C++ y Lua por los directores de este proyecto final de carrera y permite entrenar redes neuronales artificiales de tipo feedforward utilizando el algoritmo de retropropagación del gradiente. El uso de bibliotecas de cálculo matricial, como la biblioteca MKL de Intel, junto al uso del modo de entrenamiento conocido como "bunch" permite acelerar de manera sustancial las etapas de evaluación y entrenamiento de estas redes, lo cual resulta casi imprescindible en la práctica cuando los experimentos reales requieren periodos de tiempo que van de varios días a varias semanas de CPU. A pesar de las características del toolkit original, resulta muy convenientePalacios Corella, A. (2012). Implementación de un módulo para el entrenamiento y evaluación de redes neuronales mediante GPUs. http://hdl.handle.net/10251/17385.Archivo delegad

Adaptación de skip-gramas a modelos conexionistas del lenguaje

[EN] In this work we will focus on the development of language models using connectionist techniques. The most relevant contribution in this work is the adaptation of skip-grams techniques to neural network language models. The required techniques and models have been implemented in APRIL using the programming languages C++ and Lua. This development will be validated with experiments related to language model evaluation and machine translation tasks[ES] En este trabajo nos centramos en el desarrollo de modelos de lenguaje utilizando técnicas conexionistas. La contribución más relevante de este trabajo es la adaptación de las técnicas de skip-gramas a los modelos de lenguaje basados en redes neuronales. Las técnicas y modelos necesarios para estudiar esta adaptación se han implementado sobre la herramienta APRIL utilizando los lenguajes C++ y Lua. Este desarrollo se valida con experimentos de evaluación de modelos de lenguaje y tareas de traducción automáticaPalacios Corella, A. (2014). Adaptación de skip-gramas a modelos conexionistas del lenguaje. http://hdl.handle.net/10251/53391Archivo delegad

Reversible Term Rewriting

Essentially, in a reversible programming language, for each forward computation step from state S to state S', there exists a constructive and deterministic method to go backwards from state S' to state S. Besides its theoretical interest, reversible computation is a fundamental concept which is relevant in many different areas like cellular automata, bidirectional program transformation, or quantum computing, to name a few. In this paper, we focus on term rewriting, a computation model that underlies most rule-based programming languages. In general, term rewriting is not reversible, even for injective functions; namely, given a rewrite step t1 -> t2, we do not always have a decidable and deterministic method to get t1 from t2. Here, we introduce a conservative extension of term rewriting that becomes reversible. Furthermore, we also define a transformation to make a rewrite system reversible using standard term rewriting.This work has been partially supported by the EU (FEDER) and the Spanish Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO) under grant TIN2013-44742-C4-1-R, by the Generalitat Valenciana under grant PROMETEO-II/2015/013 (SmartLogic) and by the COST Action IC 1405 on Reversible Computation. A. Palacios was partially supported by the the EU (FEDER) and the Spanish Ayudas para contratos predoctorales para la formación de doctores de la Sec. Estado de Investigación, Desarrollo e Innovación del MINECO under FPI grant BES-2014-069749. Part of this research was done while the second and third authors were visiting Nagoya University; they gratefully acknowledge their hospitality.Nishida, N.; Palacios Corella, A.; Vidal Oriola, GF.; Nishida (2016). Reversible Term Rewriting. Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum für Informatik GmbH, Dagstuhl Publishing. https://doi.org/10.4230/LIPIcs.FSCD.2016.28