Premio SPLC 2021 | Los investigadores de la Universidad de Sevilla, José M. Horcas, José A. Galindo y David Benavides han ganado el premio al mejor artículo en la conferencia internacional sobre líneas de productos software (SPLC) 2021. La conferencia anual de referencia en el área, que este año ha cumplido su vigésimo quinta edición, se ha celebrado online debido a la situación de pandemia. Ha sido organizada por la Universidad de Leicester y ha contado con un elenco internacional de expertos en el área tanto de academia como de industria. SPLC es un foro internacional de referencia en el que se presentan los principales resultados de investigación sobre líneas de producto software y al que asisten tanto personas de la academia como de la industria de software y sistemas a nivel internacional. El premio ha sido otorgado al artículo titulado "Monte Carlo tree search for feature model analyses: a general framework for decision-making" que además ha sido desarrollado en colaboración con investigadores de la UNED. En el trabajo se presenta una novedosa forma de resolver problemas complejos con técnicas llamadas de Monte Carlo en referencia al famoso casino en Mónaco. Estas técnicas han sido usadas en otros contextos para diseñar rivales virtuales en partidas de juegos como el Go o el ajedrez dónde hay un espacio de posibles movimientos muy grande. La novedad del artículo que ha sido valorado por el comité internacional reside en aplicar estas técnicas al campo del análisis de la variabilidad de software. No es la primera vez que el grupo de la Universidad de Sevilla recibe un reconocimiento internacional. En 2017, un trabajo publicado en 2005 recibió el premio al artículo más influyente del área. Así mismo, en 2019, una herramienta desarrollada por la Universidad de Sevilla recibió un reconocimiento similar. Además, los investigadores José A. Galindo y José M. Horcas han recibido sendos premios nacionales a las mejores tesis doctorales sobre ingeniería de software. Referencia bibliográfica: Jose-Miguel Horcas, José A. Galindo, Ruben Heradio, David Fernandez-Amoros, and David Benavides. 2021. Monte Carlo tree search for feature model analyses: a general framework for decision-making. In Proceedings of the 25th ACM International Systems and Software Product Line Conference - Volume A (SPLC '21). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 190–201. DOI:https://doi.org/10.1145/3461001.3471146 | 
