Prof. Dr. Chunyang Chen
Professur
Software Engineering & AI
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Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete
Prof. Chen erhielt seinen Bachelor an der Beijing University of Posts and Telecommunications, China, und promovierte 2014 bzw. 2018 an der Nanyang Technological University, Singapur. Anschließend arbeitete er von 2018 bis 2024 als Dozent und Senior Lecturer an der Monash University in Australien. 2024 wurde Prof. Chen auf die Professur für Software Engineering & AI an der TUM berufen.
Prof. Chens Forschungsgebiet liegt im Schnittbereich von Software Engineering, Mensch-Computer-Interaktion, Software-Sicherheit und KI. Insbesondere wendet er datengetriebene Methoden, einschließlich KI/ML, NLP und leichtgewichtige Programmanalyse-Technologie, in den folgenden Richtungen an:
1) KI/LLM-gestützte automatisierte Entwicklung mobiler Anwendungen.
2) KI-gestütztes Mining-Software-Repository.
3) Sicherheit von Deep Learning und mobilen Anwendungen.
Wichtigste Auszeichnungen
- Discovery Early Career Researcher Award (DECRA) from Australian Research Council (2023)
- ACM SIGSOFT Early Career Researcher Award (2023)
- ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award in ICSE (2023)
- ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award in ICSE (2021)
- ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award in ICSE (2020)
Schlüsselpublikationen
Feng S, Chen C. Prompting Is All Your Need: Automated Android Bug Replay with Large Language Models. In IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering (ICSE) 2024.
AbstractFeng S, Xie M, Chen C. Efficiency Matters: Speeding Up Automated Testing with GUI Rendering Inference. In IEEE/ACM 45th International Conference on Software Engineering (ICSE) 2023, pp. 906-918.
AbstractCao K, Chen C, Baltes S, Treude C, Chen X. Automated Query Reformulation for Efficient Search Based on Query Logs from Stack Overflow. In2021 IEEE/ACM 43rd International Conference on Software Engineering (ICSE) 2021, pp. 1273-1285.
AbstractChen J, Chen C, Xing Z, Xu X, Zhu L, Li G, Wang J. Unblind Your Apps: Predicting Natural-Language Labels for Mobile GUI Components by Deep Learning. In Proceedings of the ACM/IEEE 42nd International Conference on Software Engineering 2020, pp. 322-334.
Chen C, Su T, Meng G, Xing Z, Liu Y. From UI Design Image to GUI Skeleton: A Neural Machine Translator to Bootstrap Mobile GUI Implementation. In Proceedings of the 40th International Conference on Software Engineering 2018, pp. 665-676.
Abstract