CAREER: Democratizing Algorithmic Program Synthesis
职业:算法程序综合民主化
基本信息
- 批准号:2046071
- 负责人:
- 金额:$ 49.25万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Continuing Grant
- 财政年份:2021
- 资助国家:美国
- 起止时间:2021-04-01 至 2026-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Program synthesis is the process of automatically generating programs that meet the user's intent. As one of the most central research problems in computer science and AI, program synthesis is extremely challenging. Recent years have seen success stories of algorithmic program synthesis in real-life code generation. Despite the promising progress, modern-day synthesizers can still only be mastered by experts. One vital problem is that program synthesis has not been integrated to the traditional software development process that most regular programmers are familiar with. This project takes a major step toward lowering the barrier of algorithmic program synthesis for regular programmers. The key insight is that the challenging steps in the current synthesis process can be perceived as part of the synthesis task and incorporated into the synthesis algorithms. More specifically, this project develops new synthesis frameworks and algorithms that enable scalable, quantitative, library-based program synthesis without hand-crafted objective functions, library models or decomposition strategies. This project aims to make software development easier for regular programmers by transforming program synthesizers into more natural and accessible tools. The project also has the potential to significantly broaden the base of people who can overcome the programming-related challenges in their own fields. The project will provide valuable training for graduate students, enable novel pedagogical approaches and material suitable for compiler-related, synthesis-related and networking-related courses, and provide new computational thinking assessments and tutorials for broadening participation of K-12 and undergraduate students for broader community.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
程序合成是自动生成符合用户意图的程序的过程。作为计算机科学和人工智能领域最核心的研究问题之一,程序综合极具挑战性。近年来,在现实代码生成中出现了算法程序综合的成功案例。尽管取得了令人鼓舞的进步,现代合成器仍然只能由专家掌握。一个至关重要的问题是,程序综合尚未集成到大多数普通程序员所熟悉的传统软件开发过程中。该项目朝着降低普通程序员的算法程序合成障碍迈出了重要一步。关键的见解是,当前综合过程中具有挑战性的步骤可以被视为综合任务的一部分,并纳入综合算法中。更具体地说,该项目开发了新的综合框架和算法,可以实现可扩展、定量、基于库的程序综合,而无需手工制作的目标函数、库模型或分解策略。该项目旨在通过将程序合成器转变为更自然、更易于使用的工具,使普通程序员的软件开发变得更容易。该项目还有可能显着扩大能够克服各自领域中与编程相关的挑战的人员基础。该项目将为研究生提供有价值的培训,提供适合编译器相关、综合相关和网络相关课程的新颖教学方法和材料,并提供新的计算思维评估和教程,以扩大 K-12 和本科生的参与该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Comparative Synthesis: Learning Near-Optimal Network Designs by Query
- DOI:10.1145/3571197
- 发表时间:2023-01-01
- 期刊:
- 影响因子:1.8
- 作者:Wang,Yanjun;Li,Zixuan;Rao,Sanjay
- 通讯作者:Rao,Sanjay
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- DOI:10.1145/3632913
- 发表时间:2024
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ding, Yuantian;Qiu, Xiaokang
- 通讯作者:Qiu, Xiaokang
Bootstrapping Library-Based Synthesis
基于引导库的合成
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Huang, Kangjing;Qiu, Xiaokang
- 通讯作者:Qiu, Xiaokang
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Xiaokang Qiu其他文献
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- 发表时间:
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$ 49.25万 - 项目类别:
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