Российские ученые разработали инновационный метод автоматизации тестирования и контроля качества программного обеспечения на основе искусственного интеллекта, который сокращает время проверки кода в среднем в пять-шесть раз без снижения качества. Новый подход уже успешно протестирован на цифровой инфраструктуре крупного российского банка, сообщает ТАСС со ссылкой на Исследовательский центр Т-Технологий во Владивостоке.
Система совместима с любыми языками программирования и не требует индивидуальной настройки под каждый проект. Принцип работы напоминает фильтрацию электронной почты: если письма с определенного адреса часто оказываются спамом, система проверяет их в первую очередь. Аналогично, ИИ прогнозирует, какие тесты с наибольшей вероятностью выявят ошибки после изменений в коде, опираясь на данные о прошлых сбоях.
Современные производители программного обеспечения выпускают обновления постоянно, что делает тестирование все более трудоемким и затратным процессом, требующим десятков часов и сотен серверов. Разработанный во Владивостоке метод позволяет значительно ускорить этот процесс, анализируя изменения в исходном коде и подбирая тесты, способные обнаружить более 95% потенциальных ошибок.
Главное преимущество технологии — отказ от дорогостоящего сравнения старых и новых версий кода. Вместо этого ИИ учитывает, кто и какие файлы изменял, как часто эти изменения приводили к ошибкам, и на основе этой информации формирует оптимальный набор тестов.
Проверка метода на инфраструктуре крупного банка показала, что время работы тестовой системы сокращается в пять-шесть раз, при этом эффективность сохраняется даже при работе с большими и сложными кодовыми базами. Исходный код решения опубликован в открытом доступе, что позволит использовать его широкому кругу разработчиков, отметили исследователи.
