डीपकोड एआई का उपयोग करके सॉफ्टवेयर स्रोत कोड में त्रुटियां ढूंढेगा

आज एक स्विस स्टार्टअप डीपकोडकोड विश्लेषण को स्वचालित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाली कंपनी ने घोषणा की है कि उसे वेंचर फंड अर्लीबर्ड, 4वीसी और बीटीओवी पार्टनर्स से 3 मिलियन डॉलर का निवेश प्राप्त हुआ है। कंपनी इन फंडों का उपयोग अपनी सेवा में नई प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए समर्थन पेश करने के साथ-साथ वैश्विक आईटी बाजार में उत्पाद का विपणन करने की योजना बना रही है।

कहीं भी कोड का उपयोग करने से पहले, त्रुटियों, संभावित कमजोरियों, स्वरूपण उल्लंघनों और सॉफ़्टवेयर विकास में अधिक प्रारंभिक पता लगाने के लिए कोड विश्लेषण आवश्यक है। आमतौर पर, यह प्रक्रिया नए कोड के विकास के समानांतर और इसके पूरा होने के तुरंत बाद, परीक्षण चरण से पहले ही की जाती है। वेंचरबीट के साथ एक साक्षात्कार में डीपकोड के सह-संस्थापक और सीईओ बोरिस पास्केलेव बताते हैं, "सॉफ़्टवेयर परीक्षण बाहर से कोड को देखता है, लेकिन कोड विश्लेषण आपको इसे अंदर से देखने की अनुमति देता है।"

अक्सर, विकास के अगले चरण पर जाने से पहले स्पष्ट त्रुटियों की पहचान करने के लिए कोड समीक्षा उसके लेखकों द्वारा सहकर्मियों और प्रबंधकों के साथ मिलकर की जाती है। और प्रोजेक्ट जितना बड़ा होगा, कोड की उतनी ही अधिक पंक्तियों की जाँच करनी होगी, जिसमें प्रोग्रामर का काफी समय लगता है। इस प्रक्रिया को गति देने वाले उपकरण लंबे समय से मौजूद हैं, जैसे कवरिटी और पीवीएस-स्टूडियो जैसे स्थैतिक कोड विश्लेषक, लेकिन वे अपनी क्षमताओं में सीमित होते हैं क्योंकि वे "कष्टप्रद और दोहराव वाले शैलीगत मुद्दों, स्वरूपण और" पर ध्यान केंद्रित करते हैं। छोटी तार्किक त्रुटियाँ,'' पास्केलेव बताते हैं।

डीपकोड, बदले में, समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, उदाहरण के लिए, क्रॉस-साइट स्क्रिप्टिंग और एसक्यूएल इंजेक्शन के अवसरों जैसी कमजोरियों का पता लगाना, क्योंकि इसमें एम्बेडेड एल्गोरिदम केवल वर्णों के सेट के रूप में कोड का विश्लेषण नहीं करते हैं, बल्कि ऐसा करने का प्रयास करते हैं। कार्य लिखित कार्यक्रमों के अर्थ और उद्देश्य को समझें। इसके केंद्र में एक मशीन लर्निंग सिस्टम है जो अपने प्रशिक्षण के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध ओपन सोर्स प्रोजेक्ट्स से कोड की अरबों लाइनों का उपयोग करता है। डीपकोड कोड के पिछले संस्करणों और बाद में उसमें किए गए परिवर्तनों का विश्लेषण करता है ताकि यह अध्ययन किया जा सके कि किन त्रुटियों और वास्तविक प्रोग्रामर ने अपने काम को कैसे ठीक किया, और फिर अपने उपयोगकर्ताओं को समान समाधान प्रदान करता है। इसके अलावा, सिस्टम ऊपर उल्लिखित स्थैतिक विश्लेषकों की तरह, कोड में संभावित समस्याओं का पता लगाने के लिए पारंपरिक भविष्यवाणी एल्गोरिदम का भी उपयोग करता है।

डीपकोड का उपयोग करते समय प्रमुख प्रश्नों में से एक है: स्वचालित कोड समीक्षा कितनी विश्वसनीय है? 100% से कम की विश्लेषण सटीकता का मतलब है कि डेवलपर्स को अभी भी अपने कोड का मैन्युअल रूप से विश्लेषण करना होगा। यदि हां, तो इस कार्य को स्वचालित करने के लिए टूल का उपयोग करने से वास्तव में कितना समय बचेगा? पास्केलेव के अनुसार, डीपकोड डेवलपर्स का लगभग 50% समय बचाने में सक्षम होगा जो वे वर्तमान में स्वयं त्रुटियों की खोज में खर्च करते हैं, जो काफी महत्वपूर्ण आंकड़ा है।

डेवलपर्स डीपकोड को अपने GitHub या Bitbucket खातों से कनेक्ट कर सकते हैं, और टूल स्थानीय GitLab कॉन्फ़िगरेशन का भी समर्थन करता है। इसके अतिरिक्त, प्रोजेक्ट में एक विशेष एपीआई है जो डेवलपर्स को डीपकोड को अपने स्वयं के विकास सिस्टम में एकीकृत करने की अनुमति देता है। एक बार रिपॉजिटरी से कनेक्ट होने के बाद, डीपकोड प्रत्येक कोड परिवर्तन का विश्लेषण करेगा और संभावित समस्याओं को चिह्नित करेगा।

बोरिस कहते हैं, "औसतन, डेवलपर्स अपना लगभग 30% समय बग ढूंढने और ठीक करने में खर्च करते हैं, लेकिन डीपकोड अभी उस समय का आधा हिस्सा बचा सकता है, और भविष्य में इससे भी अधिक समय बचा सकता है।" "क्योंकि डीपकोड सीधे डेवलपर्स के वैश्विक समुदाय से सीखता है, यह एक व्यक्ति या समीक्षकों के पूरे समूह की तुलना में अधिक समस्याएं ढूंढने में सक्षम है।"

निवेश प्राप्त करने की आज की खबर के अलावा, डीपकोड ने अपने उत्पाद के लिए एक नई मूल्य नीति की भी घोषणा की। अब तक, डीपकोड केवल ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट प्रोजेक्ट्स के लिए मुफ़्त है। अब यह किसी भी शैक्षिक उद्देश्य के लिए और यहां तक ​​कि 30 से कम डेवलपर्स वाली वाणिज्यिक कंपनियों के लिए भी उपयोग के लिए निःशुल्क होगा। जाहिर है, इस कदम से डीपकोड के निर्माता अपने उत्पाद को छोटी टीमों के बीच अधिक लोकप्रिय बनाना चाहते हैं। इसके अतिरिक्त, डीपकोड क्लाउड परिनियोजन के लिए प्रति डेवलपर प्रति माह $20 और स्थानीय समर्थन के लिए $50 प्रति डेवलपर शुल्क लेता है।

इससे पहले, डीपकोड टीम को पहले ही $1 मिलियन का निवेश प्राप्त हो चुका था। अन्य 4 मिलियन के साथ, कंपनी ने कहा कि वह जावा, जावास्क्रिप्ट और पायथन से परे समर्थित प्रोग्रामिंग भाषाओं का विस्तार करने की योजना बना रही है, जिसमें C#, PHP और C/C++ के लिए समर्थन जोड़ना शामिल है। उन्होंने यह भी पुष्टि की कि वे अपने स्वयं के एकीकृत विकास परिवेश पर काम कर रहे हैं।

स्रोत: 3dnews.ru