International Symposium on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems se centra en los principios, métodos, procesos y herramientas necesarios para construir sistemas capaces de adaptarse y gestionarse durante su funcionamiento. El congreso estudia software que modifica su comportamiento frente a cambios del entorno, incertidumbre, fallos, nuevas necesidades o variaciones en los recursos disponibles. Su convocatoria científica abarca sistemas auto-configurables, auto-reparables, auto-optimizables y auto-protegidos, además de nuevas formas de autonomía relacionadas con inteligencia artificial, modelos fundacionales, agentes, sistemas ciberfísicos y mecanismos de adaptación sujetos a requisitos de seguridad, regulación y gobernanza.
El objetivo de International Symposium on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems consiste en avanzar la ingeniería de sistemas que no permanecen estáticos después de su despliegue. En este tipo de software, parte de las decisiones tradicionalmente tomadas durante diseño e implementación debe realizarse dinámicamente. El sistema observa su estado y su entorno, interpreta información y selecciona respuestas. La investigación necesita determinar cómo diseñar estos mecanismos, cómo garantizar que sus decisiones son aceptables y cómo comprobar que la adaptación mantiene las propiedades requeridas incluso cuando existe información incompleta.
Los fundamentos de los sistemas auto-adaptativos y auto-gestionados constituyen una línea central. Los trabajos pueden estudiar principios y modelos que expliquen cómo representar objetivos, restricciones y mecanismos de adaptación. Las propiedades self-* incluyen auto-configuración, auto-reparación, auto-optimización y auto-protección. Cada una plantea problemas diferentes: modificar configuraciones sin interrumpir servicios, recuperarse de fallos, mejorar utilización de recursos o reaccionar ante amenazas. Las contribuciones pueden desarrollar fundamentos generales o estudiar combinaciones de estas propiedades.
La incertidumbre, el conocimiento parcial y la toma de decisiones durante la ejecución forman otro eje prioritario. Un sistema adaptativo no dispone siempre de información completa sobre su entorno y puede necesitar actuar utilizando observaciones imperfectas. La investigación puede desarrollar modelos capaces de representar incertidumbre y procedimientos que seleccionan decisiones considerando riesgos y alternativas. También puede estudiar cómo cambia una decisión cuando aparecen nuevas observaciones o cuando las condiciones dejan de coincidir con las utilizadas durante el diseño.
Los modelos en tiempo de ejecución, la variabilidad y los bucles de realimentación constituyen líneas explícitas. Las contribuciones pueden estudiar representaciones que se mantienen sincronizadas con el sistema y permiten razonar sobre su estado. La arquitectura MAPE-K y otras formas de bucles de adaptación permiten organizar monitorización, análisis, planificación, ejecución y conocimiento. El programa invita a investigar nuevas arquitecturas y mecanismos para coordinar estas actividades y reducir latencia o coste durante la adaptación.
La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los modelos fundacionales aplicados a auto-adaptación configuran un bloque especialmente relevante. Los trabajos pueden desarrollar sistemas que utilizan modelos aprendidos para predecir estados, seleccionar estrategias o interpretar situaciones complejas. La convocatoria incluye sistemas basados en modelos de lenguaje, agentes y sistemas multiagente. También contempla ingeniería adaptativa de instrucciones y adaptación aumentada mediante recuperación de información. El reto científico consiste en combinar la flexibilidad de estos modelos con mecanismos que permitan evaluar, controlar y explicar su comportamiento.
La interacción humano-IA representa otra línea oficial. Los sistemas de iniciativa mixta, las configuraciones human-in-the-loop y human-on-the-loop y la cooperación entre personas e inteligencia artificial permiten distribuir la toma de decisiones. Los artículos pueden estudiar qué decisiones conviene automatizar, cuándo debe intervenir una persona y qué información necesita para comprender la situación. Esta línea se conecta con desarrollo centrado en las personas y explicabilidad, especialmente cuando las adaptaciones afectan a sistemas críticos o a usuarios finales.
Las técnicas de síntesis automática, teoría de control y aprendizaje por refuerzo forman otro ámbito de investigación. La síntesis intenta generar mecanismos o configuraciones a partir de especificaciones, mientras que la teoría de control proporciona modelos para mantener variables dentro de determinados rangos. El aprendizaje por refuerzo permite aprender políticas mediante interacción. Las contribuciones pueden estudiar sus ventajas, límites y garantías cuando se aplican a software auto-adaptativo.
La simulación, los gemelos digitales y el análisis predictivo aparecen expresamente en la convocatoria. Estas técnicas permiten anticipar comportamientos y evaluar posibles adaptaciones antes de aplicarlas al sistema real. Un gemelo digital puede representar estados y dinámicas relevantes, mientras el análisis predictivo puede estimar consecuencias futuras. La investigación puede estudiar fidelidad, sincronización y coste, así como mecanismos para utilizar estas representaciones durante decisiones proactivas.
La seguridad, privacidad, ciberresiliencia y adaptación consciente del adversario constituyen otra línea prioritaria. Un sistema que modifica automáticamente su comportamiento puede convertirse en objetivo de ataques dirigidos contra sus mecanismos de adaptación. Los artículos pueden investigar detección de amenazas, respuestas automáticas y garantías que evitan que una adaptación reduzca la seguridad. La convocatoria incorpora asimismo verificación, validación, certificación y aseguramiento durante la ejecución.
La arquitectura, diseño y coordinación de sistemas adaptativos, los requisitos para sistemas autónomos y los métodos formales forman parte del programa. También se incluyen evolución, reutilización, mantenimiento, auto-evolución, procesos y DevOps para sistemas adaptativos. International Symposium on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems contempla además herramientas de desarrollo adaptativas y pipelines capaces de repararse automáticamente.
La sostenibilidad constituye una línea explícita mediante adaptación consciente de energía, carbono y recursos. Los trabajos pueden estudiar sistemas que modifican configuraciones para reducir consumo o seleccionar infraestructuras considerando disponibilidad y coste ambiental. Entre los dominios de aplicación oficiales aparecen Internet de las cosas, sistemas ciberfísicos, nube, fog, edge, robótica, entornos inteligentes, interfaces, automoción, infraestructuras críticas y otros sistemas complejos.
International Symposium on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems se dirige a especialistas en ingeniería de software, sistemas autónomos, inteligencia artificial, control, métodos formales, sistemas distribuidos y arquitectura. International Symposium on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems contribuye al avance de la disciplina al estudiar cómo construir software capaz de modificar su comportamiento sin abandonar los principios de seguridad, verificabilidad, eficiencia y responsabilidad que exige la ingeniería.
Palabras clave: sistemas auto-adaptativos, sistemas auto-gestionados, software autónomo, auto-configuración, auto-reparación, auto-optimización, auto-protección, adaptación dinámica, incertidumbre, decisiones en tiempo de ejecución, modelos runtime, MAPE-K, bucles de realimentación, inteligencia artificial, aprendizaje automático, modelos fundacionales, modelos de lenguaje, agentes autónomos, sistemas multiagente, human-in-the-loop, human-on-the-loop, interacción humano-IA, síntesis automática, teoría de control, aprendizaje por refuerzo, gemelos digitales, simulación, análisis predictivo, explicabilidad, seguridad, privacidad, ciberresiliencia, verificación, validación, certificación, requisitos, arquitectura de software, DevOps, métodos formales, sostenibilidad, eficiencia energética, Internet de las cosas, sistemas ciberfísicos, edge computing, robótica
