Uma tese de doutorado da Universidade Federal de Uberlândia (UFU) que explora a legibilidade de códigos de programação, utilizando ferramentas automatizadas e inteligência artificial, foi premiada no Congresso Brasileiro de Software (CBSoft) deste ano. O trabalho, desenvolvido por Carlos Eduardo Carvalho Dantas, foi orientado pelo professor Marcelo de Almeida Maia e destacou-se entre as três melhores pesquisas do evento, que ocorreu de 8 a 11 de setembro na Universidade de São Paulo.
Dantas investiga como os modelos de linguagem de grande escala, como ChatGPT e DeepSeek, podem auxiliar na escrita e revisão de códigos. “Hoje conseguimos pedir a uma inteligência artificial que escreva um software, explique um código ou sugira melhorias”, explica o pesquisador. Sua pesquisa combina ferramentas de análise estática com sistemas de IA para melhorar a legibilidade dos códigos.
O processo desenvolvido por Dantas envolve a identificação de problemas de legibilidade por ferramentas de análise, que informam a IA para que ela reescreva o código problemático. Entre os sistemas avaliados, o DeepSeek Coder se destacou pela sua eficácia. Além disso, a pesquisa também considerou a perspectiva dos desenvolvedores sobre o que torna um código legível, com base em projetos da plataforma GitHub.
Dantas ressalta que a legibilidade é crucial na Engenharia de Software, pois facilita a compreensão de códigos existentes, essencial para correções e adições de funcionalidades. O próximo passo da pesquisa será avaliar se códigos mais legíveis continuam a atender às demandas após modificações por IA.
O professor Maia enfatiza a importância da revisão humana em códigos gerados por IA, destacando que a comunicação entre humanos e máquinas deve ser aprimorada. O trabalho completo dos pesquisadores está disponível no Repositório Institucional da UFU.
