Az előadás áttekinti a legfontosabb hibalokalizációs módszereket, amelyek a szoftverfejlesztők munkáját segítik a programhibák gyors azonosításában. Röviden bemutatja a statikus elemzés és a dinamikus szeletelés szerepét a hibák lehetséges forrásainak szűkítésében. Kitér a gépi tanuláson alapuló megközelítésekre, amelyek képesek mintázatokat tanulni a hibás kódokból. Az előadás fő része a spektrumalapú hibalokalizációra (SBFL) fókuszál, amely a tesztfuttatásokból származó információk alapján rangsorolja a kódrészek gyanússágát. Bemutatja a legelterjedtebb SBFL-metrikákat és hatékonyságukat. Ezt követően új kutatási eredményeket ismertet, amelyek a környezeti váltások (metódusok, osztályok közötti váltások) hatását is figyelembe veszik az egyes módszerek hatékonyságának vizsgálatakor.

A rendezvényről kép- és hangfelvétel készül, részvételével egyben hozzájárul nyilvános publikálásukhoz. A felvétel megtekinthető lesz az MTA YouTube-csatornáján.