Szoftverhibák javítását segítő megoldáson dolgoznak szegedi kutatók
A közlemény szerint az SZTE és a FrontEndART Kft. konzorciumi partnerként vesz részt a hat ország vállalkozásai és intézményei által megvalósított Optimal Management of Demand (OMD - a kereslet optimális kezelése) projektben. Egy török informatikai vállalkozás, az Experteam által vezetett hároméves kezdeményezés célja egy olyan egységesített, mesterséges intelligencia megoldásokon alapuló ügyfélkérelmeket kezelő keretrendszer fejlesztése, amely több szektorban - az egészségügy, az igazságszolgáltatás, az e-kereskedelem, a fogyasztói elektronika és szoftverfejlesztés területén - képes ügyintézőket automatikusan és költséghatékonyan a számukra megfelelő feladatokhoz rendelni. Az adott probléma megoldásához a megfelelő szakértő kiválasztása jelentősen csökkentheti az ügyintézési időt és a költségeket.
A magyarországi projektelem a szoftverfejlesztői, karbantartói és üzemeltetői piacra olyan mesterséges intelligencián és gépi tanulási algoritmusokon alapuló eszköz fejlesztése, amely képes - különböző kritériumok alapján - a szoftver-forráskód karbantartási feladatainak optimális szétosztására a fejlesztők között.
A FrontEndART Kft. QualityGate forráskód minőségirányítási rendszere képes figyelemmel kísérni egy szoftver "evolúcióját" és felderíteni abban a hibás és problémás kódrészeket. Az egyes hibákhoz a legalkalmasabb fejlesztő automatikus kiválasztása számos kódtól, hibától, és fejlesztői jellemzőtől függő komplex optimalizálási feladat, amire a hagyományos módszerek nem alkalmasak. A projektben olyan feladatkiosztó megoldást fejlesztenek, amely mesterséges intelligencián és gépi tanuláson alapuló modelleket használva képes azon fejlesztők kiválasztására, akik segítségével a szoftver hibás kódrészleteinek javítása legjobban megoldható. Az ehhez szükséges adatok a statikus kódanalízisből és a fejlesztői tevékenység naplózásából, valamint a fejlesztők adatalapú profilépítéséből származnak.
Az SZTE munkatársai elsősorban mesterséges intelligencián és gépi tanuláson alapuló módszerek kutatásában és fejlesztésében vesz részt. A 2024 végéig tartó projekt megvalósítását a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal mintegy 68 millió forintos támogatása segíti.
