Áreas de interés actuales:

• Detección de defectos en la arquitectura orientada a objetos y recomendación automática de refactorizaciones adecuadas que optimizan la estructura del código.
• Detección de clones de código y herramientas para la detección y extracción automáticas de fragmentos de código reutilizables.
• Creación de incrustaciones de código más ricas para la detección de plagio, la predicción de nombres de métodos y variables, y la integración de código.
• Análisis de la dinámica del estilo de codificación de los desarrolladores.
• Utilización de datos históricos para aumentar las herramientas de colaboración, por ejemplo, a través de sistemas de recomendación.
• Detección de anomalías en el código.
• Generación automatizada de código a partir de descripciones de lenguaje natural, llamadas a API utilizadas, etc.
• Asistencia automatizada a la codificación tanto para estudiantes como para desarrolladores experimentados, incluidos errores típicos de búsqueda/corrección, detección y adopción de características del IDE, intención del usuario y análisis de contexto.
• Análisis basado en la confirmación de repositorios de código que predicen métodos para cambiar, ubicación de errores y otros eventos.
• Métodos para la detección automatizada de errores y la reparación de programas.