Szoftverhibák javítását segítő megoldáson dolgoznak szegedi kutatók
Nemzetközi együttműködéssel egy, a feladatok optimális kiosztását végző keretrendszeren belül a szoftverhibák javítását segítő megoldáson dolgoznak a FrontEndART Kft. és a Szegedi Tudományegyetem (SZTE) kutatói.

 

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.

(Nyitókép: Illusztráció, Adobe Stock)

Az MI technológiára felkészültek előtt óriási lehetőségek állnak
A mesterséges intelligencia (MI) által érintett ágazatokban ugrásszerűen nőtt a termelékenység, az MI-t használó állások egyre nagyobb számban jelennek meg és akár 25%-os bérprémiumot kínálnak - derül ki a PwC Global AI Jobs Barometer felméréséből.
Több vármegye áramellátását irányító szoftver újul meg
Az E.ON Hungária vállalatcsoport felelős a teljes Dunántúl, valamint Budapest és Pest vármegye nagy részében a villamosenergia-hálózat üzemeltetéséért, azaz több mint 5 millió lakos villamosenergia-ellátásáért.
Szintet léphet a mikrohálózatok fejlesztése
Költséghatékony energiabeszerzés és -tárolás egyetlen megoldásban – ezt kínálja BESS, a Schneider Electric legújabb fejlesztése. A különleges berendezés újabb lökést adhat a mikrohálózatok kialakításának és támogatja az energiabiztonság megteremtését.
Szervotechnológia extrém teljesítőképességet igénylő alkalmazásokhoz
Az AM8300 sorozatú szervomotorok megjelenésével a Beckhoff termékpalettája beépített vízhűtéses modulrendszerű motorcsaláddal bővült.
Autonóm repülésre képes mesterséges méhraj
A Bionic Learning Network több mint 15 éve foglalkozik a repülés varázsával. A madarak szárnyalásának technikai megfejtése után (Festo SmartBird) a csapat számos más lény repülésének természetes alapelveit is kutatta és technológiai módszerekkel meg is valósította.