Internacionális együttműködéssel egy, a feladatok korrekt kiosztását végző keretrendszeren belül a szoftverhibák javítását segítő megoldáson dolgoznak a FrontEndART Kft. és a Szegedi Tudományegyetem (SZTE) kutatói – tájékoztatta a egyetemi intézmény közkapcsolati igazgatósága a sajtó képviselőit.
Az információ alapján az SZTE és a FrontEndART Kft. konzorciumi partnerként vesz részt a hat állam vállalkozásai és intézményei által megvalósított Optimal Management of Demand (OMD – a kereslet megfelelő kezelése) projektben. Egy török informatikai vállalkozás, az Experteam által vezetett hároméves indítvány célja egy olyan egységesített, mesterséges intelligencia megoldásokon alapuló ügyfélkérelmeket kezelő keretrendszer fejlesztése, amely több szektorban – az egészségügy, az igazságszolgáltatás, az e-kereskedelem, a vásárlói elektronika és szoftverfejlesztés területén – képes ügyintézőket önműködően és gazdaságossan a számukra ideális feladatokhoz rendelni. Az adott bonyodalom kiküszöböléséhez az ideális szakértő kiválasztása számottevően csökkentheti az ügyintézési időt és a költségeket.
A magyarországi projektelem a szoftverfejlesztői, karbantartói és üzemeltetői piacra olyan mesterséges intelligencián és gépi tanulási algoritmusokon alapuló szerkezet fejlesztése, amely képes – heterogén kritériumok alapján – a szoftver-forráskód karbantartási feladatainak megfelelő szétosztására a fejlesztők közt.
A FrontEndART Kft. QualityGate forráskód minőségirányítási rendszere képes figyelemmel kísérni egy program „evolúcióját” és felderíteni abban a hibás és problémás kódrészeket. Az egyes hibákhoz a legalkalmasabb fejlesztő önműködő kiválasztása nagyon sok kódtól, hibától, és fejlesztői jellemzőtől függő komplex optimalizálási feladat, amire a szokásoknak megfelelő módszerek nem alkalmasak. A projektben olyan feladatkiosztó megoldást fejlesztenek, amely mesterséges intelligencián és gépi tanuláson alapuló modelleket használva képes azon fejlesztők kiválasztására, akik hozzájárulásával a számítógépes program hibás kódrészleteinek javítása legjobban megoldható. Az ehhez létfontosságú adatok a statikus kódanalízisből és a fejlesztői tevékenység naplózásából, ezenfelül a fejlesztők adatalapú profilépítéséből származnak.
Az SZTE munkatársai legfőképp 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 csaknem 68 millió forintos támogatása támogatja.
mti