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)

Magyarország beszáll a humanoid robotika versenyébe
A járműipari és gyártáshoz kapcsolódó kompetenciákra, valamint a mesterséges intelligencia és az autonóm rendszerek terén szerzett tapasztalatokra építve új, humanoid robotikára fókuszáló kutatócsoport kezdi meg munkáját a HUN-REN Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézetben (SZTAKI).
Az ABB és a Toyota együtt alakítják az e-mobilitás jövőjét
Az e-mobilitás Európa-szerte megváltoztatja az emberek közlekedési szokásait. Egyre több autós fontolgatja elektromos vagy plug-in hibrid jármű vásárlását, egyre több otthonban szerelnek fel töltőket, és egyre több vállalat gondolja át járműparkja üzemeltetését.
Az AI kilépett a képernyőről a fizikai térbe
A mesterséges intelligencia eddig főként digitális környezetben működött: chatfelületeken, hangasszisztensekben vagy ügyfélszolgálati rendszerekben. Az E.ON az INTREN digitális ügynökséggel közösen kiléptette az AI-t a virtuális térből a fizikai világba és megszületett Anna, az E.ON digitális márkanagykövete.
Magasabb fizetésért érteni és használni is 
tudni kell az AI-t
A napi szinten generatív mesterséges intelligenciát használó munkavállalók magasabb fizetést, nagyobb munkahelyi biztonságot és termelékenységet tapasztalnak – miközben a globális munkaerő egyharmada rendszeresen túlterheltnek érzi magát.
Modern tűzvédelmet kapott az ország legnagyobb gázerőműve
A Dunamenti Erőmű tűzvédelmi rendszereit digitális megoldásokkal frissítették, emellett egységesítették és modernizálták a korábban széttagoltan működő, épületenként különálló tűzvédelmi rendszereket.