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Altran mejora la calidad del software con aprendizaje automático – Calendae

Hola otra vez. Te escribe Jordi Oriol y en esta ocasión vamos a hablar sobre Altran mejora la calidad del software con aprendizaje automático – Calendae

La nueva herramienta, «Code Defect AI», permite la detección temprana de errores, minimizando el costo de corregirlos y acelerando el ciclo de desarrollo.

Altran, líder mundial en servicios de ingeniería e investigación y desarrollo, anunció hoy el lanzamiento de una nueva herramienta disponible en GitHub que predice la probabilidad de errores en el código fuente creado por los desarrolladores al principio del proceso de desarrollo de software. Al aplicar el aprendizaje automático (ML) a los datos históricos, la herramienta, denominada «Defecto del código AI«: identifica áreas potencialmente defectuosas del código y luego sugiere una serie de pruebas para diagnosticar y corregir los defectos, lo que da como resultado un software de mayor calidad y tiempos de desarrollo más rápidos.

Los errores son un hecho en el desarrollo de software. Cuanto más tarde se encuentre un defecto en el ciclo de vida del desarrollo, mayor será el costo de corregir un error. Este proceso de implementación, análisis y corrección de errores requiere tiempo y dinero. Code Defect AI permite el descubrimiento temprano de defectos, minimizando el costo de resolverlos y acelerando el ciclo de desarrollo.

«Se sabe que los desarrolladores de software están bajo una presión constante para publicar código rápidamente sin comprometer la calidad», dijo. Walid Negm, director de innovación del grupo Altran. “La realidad, sin embargo, es que el ciclo de lanzamiento del software requiere más que la automatización de las tareas de ensamblaje y entrega. Necesita algoritmos que puedan ayudar a hacer juicios estratégicos, especialmente a medida que el código se vuelve más complejo. Code Defect AI hace exactamente eso. «

Code Defect AI se basa en varias técnicas de aprendizaje automático, incluidos los bosques de decisiones aleatorias, las máquinas de vectores de soporte, el perceptrón multicapa (MLP) y la regresión logística. Los datos históricos se extraen, preprocesan y etiquetan para entrenar el algoritmo y construir un modelo de decisión confiable. A los desarrolladores se les asigna una puntuación de confianza que predice si el código es compatible o corre el riesgo de contener errores.

Code Defect AI admite la integración con herramientas de análisis de terceros y puede ayudar a identificar errores en cierto código de programa. Además, la herramienta Code Defect AI permite a los desarrolladores evaluar qué características del código tienen más peso en términos de predicción de errores, es decir, si hay dos características en el software que desempeñan un papel en la evaluación de un error probable, qué característica será prevalecerán.

«Microsoft y Altran han trabajado juntos para mejorar el ciclo de desarrollo de software, y Code Defect AI, basada en Microsoft Azure, es una herramienta innovadora que puede ayudar a los desarrolladores de software mediante el uso del aprendizaje automático», dijo. David Carmona, director general de marketing de IA en Microsoft.

Code Defect AI es una solución escalable que se puede alojar tanto en las instalaciones como en plataformas de computación en la nube como Microsoft Azure. Aunque la solución actualmente es compatible con GitHub, que es propiedad de Microsoft, se puede integrar con otras herramientas de administración de código fuente según sea necesario.

La herramienta también está disponible en Portal de laboratorio de inteligencia artificial de Microsoft para que los desarrolladores de Microsoft puedan descargar la solución y usarla internamente.

Para obtener más información sobre las capacidades de automatización inteligente de Altran para mejorar la productividad del desarrollador, visite https://northamerica.altran.com/software/intelligent-automation

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