This is the website of the research project "Premiere DYNABIC"
Funding agency: UEFISCDI, call PN-IV-P8-8.1-PRE-HE-ORG-2023, project no. 0081, contract no. 28PHE/2024
Project Manager: Alin Stefanescu Contact: [email protected]
Team: Ciprian Paduraru, Rares Cristea
Host institution: University of Bucharest
Project duration: Feb 2024- Nov 2025 (22 months)
Project budget: 63,700 RON
Scientific topic: AI-based methods for game testing
The scope of the project is to develop and evaluate techniques that automate visual analysis, test generation, and feedback processing, useful for game testing
Stage 1 demonstrates that deep‑learning models for content evaluation and LLM‑driven unit‑test generation can reliably detect display issues and produce structurally valid tests for Unity workflows.
Papers:
- C. Paduraru, M. Cernat, A. Stefanescu. Automated evaluation of game content display using deep learning. In Proc. of the 28th Int. Conf. on Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE'24), pp. 421-424, ACM, 2024.
- C. Paduraru, A. Staicu, A. Stefanescu. LLM-based methods for the creation of unit tests in game development. In Proc. of 28th Int. Conf. on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES'24), Procedia Computer Science 246, pp. 2459–2468, 2024.
- C. Paduraru, A. Stefanescu, A. Jianu. Unit Test Generation using Large Language Models for Unity Game Development. In Proc. of 1st ACM Int. Workshop on Foundations of Applied Software Engineering for Games (FaSE4Games'24), pp. 7 - 13, ACM, 2024.
Stage 2 extends the game testing capabilities through reinforcement‑learning optimisation for autonomous agents, generative modelling of 3D emotional expressions, LLM‑based semantic triage of DevOps feedback, and a state‑aware framework for continuous visual‑glitch detection.
Papers:
- A. Solomon, C. Paduraru. Collision Avoidance and Return Manoeuvre Optimisation for Low-Thrust Satellites Using Reinforcement Learning In Proc. of the 17th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART'25) - Volume 3, pp. 1009-1016, SciTePress, 2025.
- C. Paduraru, L. Bouruc, A. Stefanescu. Generative AI for Human 3D Body Emotions: A Dataset and Baseline Methods. In Proc. of the 17th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART'25) - Volume 3, pp. 646-653, SciTePress, 2025.
- C. Paduraru, M. Zavelca, A. Stefanescu. Semantic Feedback Processing with LLMs: Automating Issue Detection and Prioritization in DevOps. In Proc. of 29th Int. Conf. on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES'25), Procedia Computer Science 270, pp. 2205–2214, 2025.
- C. Paduraru, M. Paduraru, A. Stefanescu. Hierarchical deep learning framework for continuous, state-aware visual glitch detection in games. In Proc. of the 29th Int. Conf. on Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE'25), pp. 801-804, ACM, 2025.
An abstract in Romanian about the results of the project: "Proiectul a urmărit îmbunătățirea siguranței și continuității sistemelor digitale esențiale prin dezvoltarea unor metode inteligente care pot detecta automat probleme software, erori vizuale în jocuri video și situații riscante în sisteme autonome. În cadrul proiectului au fost publicate șapte articole științifice internaționale și au fost create instrumente software open-source care pot fi folosite atât în cercetare, cât și în industrie. Rezultatele au atras interesul unor companii importante din domeniul dezvoltării de jocuri, care iau în considerare integrarea soluțiilor proopuse în proiect în propriile procese. Cea mai importantă contribuție este tehnologia inovatoare care permite identificarea automată a erorilor vizuale din jocuri, contribuind la reducerea costurilor de dezvoltare și la creșterea calității produselor digitale. Proiectul s-a desfășurat conform planului și și-a atins pe deplin obiectivele.”