{"id":100141,"date":"2021-05-11T22:22:44","date_gmt":"2021-05-11T20:22:44","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/ibm-otkryl-codenet-dlya-sistem-mashinnogo-obucheniya-transliruyushhih-i-proveryayushhih-kod"},"modified":"2021-05-11T22:22:44","modified_gmt":"2021-05-11T20:22:44","slug":"ibm-otkryl-codenet-dlya-sistem-mashinnogo-obucheniya-transliruyushhih-i-proveryayushhih-kod","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/ibm-otkryl-codenet-dlya-sistem-mashinnogo-obucheniya-transliruyushhih-i-proveryayushhih-kod","title":{"rendered":"IBM ha lanzado CodeNet para sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico que traducen y verifican c\u00f3digo.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

La empresa IBM ha presentado la iniciativa CodeNet, destinada a proporcionar a los investigadores un conjunto de datos que les permita experimentar con m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico para crear traductores de un lenguaje de programaci\u00f3n a otro, as\u00ed como generadores y analizadores de c\u00f3digo. CodeNet incluye una colecci\u00f3n de 14 millones de ejemplos de c\u00f3digo que resuelven 4053 problemas t\u00edpicos de programaci\u00f3n. En total, la colecci\u00f3n cuenta con aproximadamente 500 millones de l\u00edneas de c\u00f3digo y cubre 55 lenguajes de programaci\u00f3n, tanto lenguajes modernos como C++, Java, Python y Go, como lenguajes obsoletos, incluyendo COBOL, Pascal y FORTRAN. Los desarrollos del proyecto se distribuyen bajo la licencia Apache 2.0, y se espera que los conjuntos de datos se distribuyan en forma de dominio p\u00fablico. <\/p>\n

Los ejemplos est\u00e1n acompa\u00f1ados de anotaciones e implementan algoritmos id\u00e9nticos en diferentes lenguajes de programaci\u00f3n. Se supone que el conjunto propuesto ayudar\u00e1 al entrenamiento de sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico y al desarrollo de innovaciones en el campo de la traducci\u00f3n y el an\u00e1lisis autom\u00e1tico de c\u00f3digo, de manera similar a c\u00f3mo la base de datos de im\u00e1genes anotadas ImageNet ha ayudado al desarrollo de sistemas de reconocimiento de patrones y visi\u00f3n por computadora. Se menciona como una de las principales fuentes para la formaci\u00f3n de la colecci\u00f3n diversas competiciones de programaci\u00f3n. <\/p>\n

A diferencia de los traductores tradicionales, implementados sobre la base de reglas de transformaci\u00f3n, los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico pueden captar y considerar el contexto de uso del c\u00f3digo. Al traducir de un lenguaje de programaci\u00f3n a otro, el contexto es igualmente importante que al traducir de un idioma humano a otro. Precisamente la falta de consideraci\u00f3n del contexto dificulta la transformaci\u00f3n de c\u00f3digo de lenguajes obsoletos, como COBOL. <\/p>\n

La existencia de una gran base de implementaciones de algoritmos en varios lenguajes ayudar\u00e1 a la creaci\u00f3n de sistemas universales de aprendizaje autom\u00e1tico, que en lugar de realizar una traducci\u00f3n directa entre lenguajes espec\u00edficos, manipulan una representaci\u00f3n m\u00e1s abstracta del c\u00f3digo, independiente de los lenguajes de programaci\u00f3n concretos. Tal sistema podr\u00eda utilizarse como un traductor que convierte el c\u00f3digo transmitido en cualquiera de los lenguajes soportados a su representaci\u00f3n abstracta interna, a partir de la cual puede generarse c\u00f3digo en m\u00faltiples lenguajes. <\/p>\n

El sistema podr\u00e1 realizar transformaciones bidireccionales. Por ejemplo, en bancos y entidades gubernamentales a\u00fan se utilizan proyectos en el antiguo lenguaje COBOL. Un traductor basado en un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00e1 convertir el c\u00f3digo en COBOL a una representaci\u00f3n en Java y, si es necesario, traducir un fragmento en Java de nuevo a c\u00f3digo en COBOL. <\/p>\n

Adem\u00e1s de la traducci\u00f3n entre lenguajes, se mencionan aplicaciones de CodeNet como la creaci\u00f3n de sistemas inteligentes para buscar c\u00f3digo y la automatizaci\u00f3n de la detecci\u00f3n de clones, as\u00ed como el desarrollo de optimizadores y sistemas de correcci\u00f3n autom\u00e1tica de c\u00f3digo. En particular, los ejemplos presentados en CodeNet incluyen metadatos que describen los resultados de las pruebas de rendimiento, el tama\u00f1o resultante del programa, el consumo de memoria y un estado que permite distinguir entre c\u00f3digo correcto y c\u00f3digo con errores (para distinguir el c\u00f3digo correcto del incorrecto, se incluyen intencionadamente ejemplos con errores, que representan el 29.5%). El sistema de aprendizaje autom\u00e1tico puede tener en cuenta estos metadatos para generar el c\u00f3digo m\u00e1s \u00f3ptimo o para identificar regresiones en el c\u00f3digo analizado (el sistema puede entender que el algoritmo en el c\u00f3digo proporcionado no est\u00e1 implementado de manera \u00f3ptima o contiene errores).
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Fuente: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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