DeepCode ще намери грешки в изходния код на софтуера с помощта на AI

Швейцарски стартъп днес дълбок код, която използва изкуствен интелект и машинно обучение за автоматизиране на анализа на код, обяви инвестиция от 4 милиона долара от фондовете за рисков капитал Earlybird, 3VC и Btov Partners. Компанията планира да използва тези средства за внедряване на поддръжка за нови езици за програмиране в услугата си, както и за маркетинг на продукта на световния ИТ пазар.

Анализът на кода е от съществено значение за откриване на грешки, потенциални уязвимости, нарушения на форматирането и други в ранните етапи на разработката на софтуер, преди кодът да бъде използван навсякъде. Обикновено тази процедура се извършва успоредно с разработването на нов код и веднага след завършването му, предхождайки самия етап на тестване. „Софтуерното тестване разглежда кода отвън, но анализът на кода ви позволява да го погледнете отвътре“, обяснява съоснователят и главен изпълнителен директор на DeepCode Борис Паскалев в интервю за VentureBeat.

Най-често прегледът на кода се извършва от авторите на кода заедно с колеги и мениджъри, за да се идентифицират очевидни грешки, преди да се премине към следващите етапи на разработка. И колкото по-голям е проектът, толкова повече редове код трябва да бъдат проверени, което отнема значително време на програмистите. Инструменти, които би трябвало да ускорят този процес, съществуват от дълго време, като статични кодови анализатори като Coverity и PVS-Studio, но те обикновено са ограничени в своите възможности, тъй като се фокусират върху „досадни и повтарящи се стилистични проблеми, форматиране и малки логически грешки”, обяснява Паскалев.

DeepCode от своя страна покрива по-широк кръг от проблеми, например чрез откриване на такива уязвимости като възможности за междусайтови скриптове и SQL инжектиране, тъй като алгоритмите, вградени в него, не просто анализират кода като набор от символи, но се опитват да разбират смисъла и целта на разработените писмени програми. В основата на това е система за машинно обучение, която използва милиарди редове код от публични проекти с отворен код за своето обучение. DeepCode анализира предишни версии на кода и последващи промени, които са направени в него, за да проучи какви грешки и как реалните програмисти са коригирали в работата си и след това да предложи подобни решения на своите потребители. В допълнение, системата също използва традиционни алгоритми за прогнозиране, за да открие възможни проблеми в кода, като статичните анализатори, споменати по-горе.

Един от ключовите въпроси при използване на DeepCode е колко надеждна е автоматичната проверка на кода? Точност на анализа по-малка от 100% означава, че разработчиците пак ще трябва да анализират кода си ръчно. В такъв случай, колко време всъщност ще освободи използването на инструменти за автоматизиране на тази задача? Според Паскалев DeepCode ще може да спести на разработчиците около 50% от времето, което в момента прекарват в самостоятелно търсене на бъгове, което е доста значителна цифра.

Разработчиците могат да свържат DeepCode към своите акаунти в GitHub или Bitbucket, а инструментът също поддържа локални конфигурации на GitLab. Освен това проектът има специален API, който позволява на разработчиците да интегрират DeepCode в собствените си системи за разработка. Веднъж свързан с хранилището, DeepCode ще анализира всяка промяна на кода и ще маркира потенциални проблеми.

„Средно разработчиците прекарват около 30% от времето си в намиране и коригиране на грешки, но DeepCode може да спести половината от това време сега и дори повече в бъдеще“, казва Борис. „Тъй като DeepCode се учи директно от глобалната общност на разработчиците, той е в състояние да разкрие повече проблеми, отколкото един човек или група рецензенти биха могли да открият.“

В допълнение към днешните инвестиционни новини, DeepCode обяви и нова политика на стойност за своя продукт. Досега DeepCode беше безплатен само за проекти за разработка на софтуер с отворен код. Сега ще може да се използва безплатно за всякакви образователни цели и дори за търговски компании с по-малко от 30 разработчици. Очевидно с тази стъпка създателите на DeepCode искат да направят своя продукт по-популярен сред малките екипи. Освен това DeepCode таксува $20 на програмист на месец за внедряване в облак и $50 на разработчик за локална поддръжка.

Екипът на DeepCode преди това е получил инвестиция от 1 милион долара. С още 4 милиона компанията заяви, че планира да разшири езиците за програмиране, които поддържа отвъд Java, JavaScript и Python, включително добавяне на поддръжка за C#, PHP и C/C++. Те също потвърдиха, че работят върху своя собствена IDE.

Източник: 3dnews.ru