Análise de Qualidade em Aplicações Paralelas: Avaliando o Uso de IA Generativa em Pipelines de Desenvolvimento - Barbosa, Sara; Júnior, Erivan; Cunha, David (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Nordeste (ERAD-NE), 2026)
Este artigo investiga o uso de Inteligência Artificial Generativa (LLMs) para superar as limitações das ferramentas tradicionais de análise estática (SAST) na garantia da qualidade de aplicações paralelas. Como os analisadores convencionais falham em interpretar o contexto de execução, eles apresentam dificuldades para detectar anomalias complexas de concorrência, como condições de corrida e impasses (deadlocks). Para validar a aplicação de IA Generativa nesse cenário, desenvolveu-se uma aplicação-alvo denominada Parallel System, um ambiente controlado em Java/Spring Boot que simula cargas e gargalos de I/O. A pesquisa integra modelos generativos em pipelines CI/CD para comparar sua acurácia, custo computacional e capacidade explicativa frente às abordagens convencionais, visando fornecer diretrizes práticas para a análise contínua de software de alto desempenho.