Paolo Arcaini 研究室
主宰者：Paolo Arcaini
国立情報学研究所
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、ソフトウェアシステムの品質保証と信頼性検証を中心とした研究を展開しています。特に、自動運転システムや深層学習を用いた制御システムなど、複雑で安全性が重要なシステムに対して、これらが正しく動作することを確認するための検査手法の開発に取り組んでいます。従来の検査方法では対応が難しい、多くのシナリオやパラメータの組み合わせを系統的にカバーするための新しい検査基準やアプローチを提案しています。
さらに、量子コンピュータという新しい計算技術がソフトウェア工学分野にもたらす可能性と課題を探索する研究も行っています。量子コンピュータを用いた最適化アルゴリズムをテストケースの効率化に応用する方法や、量子ソフトウェア自体の品質保証方法を開発するなど、古典的な計算機とは異なる量子システムの検査方法の確立を目指しています。同時に、ノイズへの耐性や形式仕様言語を用いた振る舞い検証など、多角的なアプローチで高信頼ソフトウェアの実現に貢献する研究を進めています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（34 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scico.2026.103490
- DOI: https://doi.org/10.13016/m2gtut-rqou
- DOI: https://doi.org/10.1145/3827610
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scico.2026.103500
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10664-025-10643-z
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcad.2025.3550410
- DOI: https://doi.org/10.1145/3712002
- [2025] Introduction to the Special Section on software engineering for hybrid quantum computing systemsDOI: https://doi.org/10.1016/j.jss.2025.112362
- DOI: https://doi.org/10.1109/ms.2025.3532106
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ms.2025.3546511
- DOI: https://doi.org/10.1145/3769302
- DOI: https://doi.org/10.1145/3766890
- DOI: https://doi.org/10.1145/3743673
- [2025] Fault localization of AI-enabled cyber–physical systems by exploiting temporal neuron activationDOI: https://doi.org/10.1016/j.jss.2025.112475
- DOI: https://doi.org/10.1109/tse.2024.3479421
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jss.2024.112152
- DOI: https://doi.org/10.1145/3705307
- DOI: https://doi.org/10.1109/tse.2024.3462974
- DOI: https://doi.org/10.1145/3669663
- DOI: https://doi.org/10.1145/3680467
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scico.2024.103171
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10009-024-00751-4
- DOI: https://doi.org/10.1145/3617946.3617958
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110631
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10664-022-10127-4
- [2022] FalsifAI: Falsification of AI-Enabled Hybrid Control Systems Guided by Time-Aware Coverage CriteriaDOI: https://doi.org/10.1109/tse.2022.3194640
- DOI: https://doi.org/10.1145/3550270
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jss.2022.111385
- DOI: https://doi.org/10.1109/tdsc.2022.3159773
- [2022] FalsifAI: Falsification of AI-Enabled Hybrid Control Systems Guided by Time-Aware Coverage CriteriaDOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.6464099
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcad.2022.3201157
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcad.2022.3197693
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