IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation se centra en la investigación sobre pruebas, verificación y validación de software y reúne métodos destinados a detectar errores, comprobar propiedades y evaluar si los sistemas satisfacen los comportamientos esperados. Su convocatoria de investigación recibe trabajos originales que avanzan el estado del arte y admite también estudios de caso e investigaciones empíricas. El programa amplía este núcleo mediante tracks sobre herramientas, datos, industria, educación y desafíos experimentales, con temas que incluyen inteligencia artificial aplicada a pruebas, generación automática de tests, fuzzing, pruebas de seguridad, sistemas autónomos, aplicaciones móviles y web, integración continua y sistemas ciberfísicos.
El principal objetivo de IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation consiste en desarrollar evidencia y técnicas que permitan aumentar la confianza en sistemas de software. Las pruebas observan el comportamiento mediante ejecuciones seleccionadas, mientras que la verificación y la validación permiten estudiar si determinadas propiedades o expectativas se cumplen. La combinación de estas perspectivas resulta especialmente importante cuando el software aumenta de tamaño y complejidad y cuando una aplicación interactúa con servicios, dispositivos y componentes que evolucionan independientemente. El congreso busca investigaciones novedosas y permite que los resultados se sustenten mediante estudios empíricos y casos de estudio además de contribuciones metodológicas.
Las pruebas habilitadas mediante inteligencia artificial constituyen una de las líneas verificadas dentro de los tracks científicos del encuentro. Las contribuciones pueden estudiar cómo técnicas inteligentes ayudan a seleccionar, producir o evaluar pruebas de software. La incorporación de grandes modelos de lenguaje forma parte explícita de este ámbito y permite investigar sistemas que generan casos, interpretan artefactos o colaboran con herramientas de aseguramiento. El interés científico se encuentra en determinar si estas técnicas mejoran realmente la capacidad para detectar problemas y bajo qué condiciones pueden introducir resultados incorrectos o difíciles de reproducir.
Las pruebas de sistemas autónomos representan otro tema oficial. La convocatoria específica contempla vehículos autónomos, aeronaves no tripuladas y robótica como ejemplos de sistemas donde el software controla comportamientos que interactúan con entornos dinámicos. Estas aplicaciones plantean desafíos porque resulta difícil enumerar todas las situaciones que pueden producirse durante el funcionamiento. La investigación puede desarrollar escenarios, modelos, simulaciones y procedimientos de evaluación que permitan explorar condiciones críticas y comparar diferentes estrategias mediante infraestructuras reproducibles.
Las pruebas de regresión constituyen otra línea. Cuando un sistema cambia, resulta necesario comprobar que funcionalidades previamente correctas continúan funcionando. Los artículos pueden estudiar cómo seleccionar y ejecutar pruebas capaces de detectar regresiones sin repetir innecesariamente todo el proceso de evaluación. Esta área se relaciona directamente con priorización de pruebas, otro tema oficial, donde el objetivo consiste en decidir qué comprobaciones deben ejecutarse antes para maximizar la probabilidad de descubrir problemas relevantes bajo restricciones de tiempo o recursos.
La generación de pruebas constituye otro bloque destacado. Las contribuciones pueden desarrollar procedimientos automáticos para producir entradas, escenarios y secuencias destinadas a explorar el comportamiento de un sistema. La convocatoria contempla también mutation testing, técnica que introduce modificaciones controladas para evaluar la capacidad de una batería de pruebas para detectar defectos. Estas investigaciones ayudan a analizar no solo cuántas pruebas existen, sino también si poseen suficiente capacidad para distinguir comportamientos correctos e incorrectos.
El fuzz testing aparece expresamente entre los temas científicos. Esta aproximación genera o transforma entradas para encontrar fallos y vulnerabilidades mediante ejecuciones repetidas. Los trabajos pueden investigar estrategias que exploran el espacio de entradas con mayor eficacia, mecanismos de instrumentación y procedimientos para reproducir los defectos encontrados. El fuzzing mantiene además una relación estrecha con las pruebas de seguridad y vulnerabilidades, otra línea oficial donde las contribuciones estudian cómo identificar comportamientos explotables antes de que un sistema sea utilizado por un adversario.
Las aplicaciones móviles y web constituyen otro ámbito de evaluación. Estos sistemas combinan interfaces, comunicaciones, servicios externos y estados que pueden cambiar rápidamente. Las investigaciones pueden estudiar generación de pruebas, interacción automática, compatibilidad, errores de interfaz y comportamientos dependientes del entorno. La diversidad de dispositivos, navegadores y configuraciones introduce una gran cantidad de combinaciones y aumenta la necesidad de técnicas de selección y automatización.
Las pruebas dentro de integración continua y prácticas de desarrollo y operaciones forman asimismo parte de los temas verificados. Los sistemas modernos pueden compilarse, probarse y desplegarse repetidamente durante periodos cortos. En estas condiciones, las pruebas necesitan proporcionar resultados suficientemente rápidos para no bloquear el proceso y suficientemente rigurosos para detectar cambios problemáticos. Los trabajos pueden estudiar selección, priorización, infraestructura, datos y mecanismos que permitan incorporar evaluación automatizada dentro de pipelines de desarrollo.
Los sistemas ciberfísicos representan otra línea explícita. Estas plataformas combinan software y procesos físicos y pueden incluir sensores, actuadores y mecanismos de control. Una prueba necesita considerar tanto las decisiones del programa como las consecuencias que producen sobre el entorno. Los artículos pueden estudiar simulaciones, bancos de pruebas y estrategias destinadas a evaluar escenarios difíciles de reproducir directamente sobre sistemas reales.
Los benchmarks, conjuntos de datos e infraestructuras reproducibles forman un componente científico especialmente relevante del programa. El track de competiciones exige tareas bien definidas, sistemas o datasets de referencia, criterios transparentes y una infraestructura reproducible que permita comparar diferentes aproximaciones. Este enfoque facilita que las técnicas se evalúen bajo condiciones comunes y que la comunidad pueda determinar con mayor precisión qué mejoras son consistentes y cuáles dependen de configuraciones particulares.
IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation se dirige a especialistas en ingeniería de software, pruebas, análisis, verificación, validación, seguridad e inteligencia artificial aplicada al desarrollo. También interesa a profesionales responsables de calidad y a investigadores que estudian sistemas autónomos, móviles, web o ciberfísicos. IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation contribuye al avance de la disciplina al combinar nuevas técnicas con evaluación empírica, herramientas y recursos reproducibles, fortaleciendo la capacidad para comprobar sistemas antes de que sus defectos se conviertan en fallos operativos.
Palabras clave: pruebas de software, verificación, validación, ICST, ingeniería de software, calidad de software, inteligencia artificial, pruebas con IA, grandes modelos de lenguaje, generación de pruebas, sistemas autónomos, robótica, pruebas de regresión, priorización de pruebas, mutation testing, fuzz testing, pruebas de seguridad, vulnerabilidades, aplicaciones móviles, aplicaciones web, integración continua, DevOps, sistemas ciberfísicos, benchmarks, datasets, reproducibilidad, evaluación empírica, estudios de caso, herramientas de testing, análisis de software, automatización de pruebas, aseguramiento de calidad, software fiable, test generation, regression testing, security testing, pruebas industriales, validación experimental, infraestructura reproducible.
