Constructing Integrated Development Environment for Highly Reliable Probabilistic Programs

本研究では、確率的プログラムの挙動における依存関係を究明し、構築された依存性理論に基づいて、確率的プログラムのテスト、デバッグ、及び保守に関する新しい手法を提案し、確率的プログラムの開発支援環境の実現と評価を行う。本年度では、昨年度定義された依存性モデルに基づいて研究を続き、得られた主な研究成果は以下の通りである。1) 確率的プログラムの依存性モデルとしての Probabilistic Program Dependence Graph (PPDG)の生成アルゴリズムについて検討し、提案した。また、PPDG に基づいて確率的プログラムを静的・動的スライシングのアルゴリズムについて検討し、提案した。2) 確率的プログラムにおける新しいデバッグ手法を開発するために、確率的プログラミングシステムにおけるバグの特性など色々な面から続けて調査を行った。具体的には、Github上登録された確率的プログラミングシステムPyMC3と確率プログラミング言語Pyro及びPyroのバクエンドであるPyTorchを利用し、Python言語で開発されたシステムの155個のバグを分析し、確率的プログラミングに関連するバグを絞り込み、これらのバグのバグパタンを抽出した。3) 既存のバグ検出ツールFindBugs等の現状調査を行い、確率的プログラムのバグ検出ツールの実現方法として、ソースコードをAST(抽象構文木)びバイナリコードに変換した上でバグ検出を行う方針を決め、ツールの構築方法を提案した。

本研究では、確率的プログラムの挙動における依存関係を究明し、構築された依存性理論に基づいて、確率的プログラムのテスト、デバッグ、及び保守に関する新しい手法を提案し、確率的プログラムの開発支援環境の実現と評価を行う。本年度では、昨年度定義された依存性モデルに基づいて研究を続き、得られた主な研究成果は以下の通りである。1) 確率的プログラムの依存性モデルとしての Probabilistic Program Dependence Graph (PPDG)の生成アルゴリズムについて検討し、提案した。また、PPDG に基づいて確率的プログラムを静的・動的スライシングのアルゴリズムについて検討し、提案した。2) 確率的プログラムにおける新しいデバッグ手法を開発するために、確率的プログラミングシステムにおけるバグの特性など色々な面から続けて調査を行った。具体的には、Github上登録された確率的プログラミングシステムPyMC3と確率プログラミング言語Pyro及びPyroのバクエンドであるPyTorchを利用し、Python言語で開発されたシステムの155個のバグを分析し、確率的プログラミングに関連するバグを絞り込み、これらのバグのバグパタンを抽出した。3) 既存のバグ検出ツールFindBugs等の現状調査を行い、確率的プログラムのバグ検出ツールの実現方法として、ソースコードをAST(抽象構文木)びバイナリコードに変換した上でバグ検出を行う方針を決め、ツールの構築方法を提案した。