Altran, una compañía global en el campo de la ingeniería y servicios de I+D, anunció el 18 de mayo el lanzamiento de una nueva herramienta disponible en GitHub que predice la probabilidad de errores en código fuente en las primeras etapas del proceso de desarrollo de software. Aplicando el aprendizaje automático (ML) a los datos históricos, la herramienta -llamada “Code Defect IA”- identifica partes del código que pueden presentar errores y luego sugiere una serie de pruebas para diagnosticar y corregir los fallos, lo que da como resultado un software de mayor calidad y tiempos de desarrollo más rápidos.
Los errores de programación, también conocidos como “bugs”, son algo habitual en el desarrollo de software. Cuanto más tarde se encuentre uno de estos errores en el ciclo de vida del desarrollo, mayor será el coste de corregirlo. El proceso estándar de análisis y corrección de errores consume mucho tiempo y es costoso. Según Altran, Code Defect AI permite el descubrimiento temprano de los fallos, minimizando el coste de arreglarlos y acelerando el ciclo de desarrollo.
“Es bien sabido que los desarrolladores de software están bajo constante presión para entregar el código rápidamente sin comprometer la calidad”, comentó Walid Negm, Director de Innovación del Grupo Altran. “La realidad, sin embargo, es que el ciclo de lanzamiento de software necesita más que la automatización de las actividades de producción y entrega. Necesita algoritmos que puedan ayudar a hacer juicios estratégicos, especialmente cuando el código se vuelve más complejo. Code Defect AI hace exactamente eso”.
Code Defect AI se basa en varias técnicas de aprendizaje automático, como los bosques de decisión aleatoria, las máquinas de vectores de apoyo, el perceptrón multicapa (MLP) y la regresión logística. Los datos históricos se extraen, preprocesan y etiquetan para entrenar el algoritmo y crear un modelo de decisión fiable. Los desarrolladores reciben una puntuación de confianza que predice si el código cumple con las normas o presenta el riesgo de contener errores.
Code Defect AI es compatible con la integración con herramientas de análisis de terceros y puede ayudar a identificar los errores en un código de programa determinado. Además, la herramienta Code Defect AI permite a los desarrolladores evaluar qué características del código tienen mayor peso en términos de predicción de errores; es decir, cuando concurren dos características en el software que desempeñan un papel en la evaluación de un error probable, la herramienta determina qué característica tendrá prioridad.
“Microsoft y Altran han estado trabajando juntos para mejorar el ciclo de desarrollo de software, y Code Defect AI, impulsado por Microsoft Azure, es una herramienta innovadora que puede ayudar a los desarrolladores de software en el uso del aprendizaje automático”, dijo David Carmona, Director General de Marketing de IA en Microsoft.
Code Defect AI es una solución escalable que puede ser alojada tanto on premise como en plataformas de computación cloud como Microsoft Azure. Si bien la solución actualmente soporta GitHub, propiedad de Microsoft, también puede integrarse con otras herramientas de gestión de código fuente según sea necesario.
La herramienta también está disponible en el portal del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Microsoft para que los desarrolladores de Microsoft puedan descargar la solución y utilizarla internamente.
Más información sobre las capacidades de automatización inteligente de Altran en el sitio web de la empresa.
Ilustración: Arif Riyanto vía Unsplash
