Российские исследователи создали методику, использующую искусственный интеллект для автоматизации тестирования и контроля качества программного обеспечения. Новый подход позволяет сократить время проверки кода в 5–6 раз, при этом не снижая точности обнаружения ошибок.
Как сообщает Исследовательский центр Т-Технологий во Владивостоке, разработка уже прошла испытания на цифровой инфраструктуре одного из ведущих российских банков.
ИИ-модель универсальна — она работает с любыми языками программирования и не требует индивидуальной настройки под каждый проект. Механизм её действия напоминает систему фильтрации спама в почтовых сервисах: система приоритизирует те тесты, которые, по историческим данным, с наибольшей вероятностью выявят ошибки, основанные на предыдущих сбоях.
Постоянный выпуск обновлений программного обеспечения требует всё более интенсивного тестирования, что ведёт к значительным затратам времени и вычислительных ресурсов — нередко это десятки часов и сотни задействованных серверов. Новая ИИ-система призвана оптимизировать этот процесс.
Алгоритм анализирует исходный код, выявляет ключевые изменения, а затем определяет минимально необходимый набор тестов, который способен выявить более 95% возможных ошибок, возникающих из-за внесённых изменений.
Ключевое преимущество подхода — отказ от традиционного и ресурсоёмкого сравнения версий кода. Вместо этого система отслеживает, какие файлы, кем и как часто изменялись, и какие из этих изменений ранее приводили к сбоям. На основе этой информации ИИ формирует наиболее эффективный сценарий тестирования.
Результаты испытаний показали, что технология сохраняет высокую эффективность даже в случае сложных и масштабных проектов с разветвлённой кодовой базой. Кроме того, разработчики опубликовали исходный код решения в открытом доступе, чтобы им могли воспользоваться все желающие.
Как сообщает Исследовательский центр Т-Технологий во Владивостоке, разработка уже прошла испытания на цифровой инфраструктуре одного из ведущих российских банков.
ИИ-модель универсальна — она работает с любыми языками программирования и не требует индивидуальной настройки под каждый проект. Механизм её действия напоминает систему фильтрации спама в почтовых сервисах: система приоритизирует те тесты, которые, по историческим данным, с наибольшей вероятностью выявят ошибки, основанные на предыдущих сбоях.
Постоянный выпуск обновлений программного обеспечения требует всё более интенсивного тестирования, что ведёт к значительным затратам времени и вычислительных ресурсов — нередко это десятки часов и сотни задействованных серверов. Новая ИИ-система призвана оптимизировать этот процесс.
Алгоритм анализирует исходный код, выявляет ключевые изменения, а затем определяет минимально необходимый набор тестов, который способен выявить более 95% возможных ошибок, возникающих из-за внесённых изменений.
Ключевое преимущество подхода — отказ от традиционного и ресурсоёмкого сравнения версий кода. Вместо этого система отслеживает, какие файлы, кем и как часто изменялись, и какие из этих изменений ранее приводили к сбоям. На основе этой информации ИИ формирует наиболее эффективный сценарий тестирования.
Результаты испытаний показали, что технология сохраняет высокую эффективность даже в случае сложных и масштабных проектов с разветвлённой кодовой базой. Кроме того, разработчики опубликовали исходный код решения в открытом доступе, чтобы им могли воспользоваться все желающие.
