{"id":36881,"date":"2019-10-31T22:14:28","date_gmt":"2019-10-31T19:14:28","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/deepcode-najdyot-oshibki-v-ishodnom-kode-po-pri-pomoshhi-ii\/"},"modified":"2019-10-31T22:14:28","modified_gmt":"2019-10-31T19:14:28","slug":"deepcode-najdyot-oshibki-v-ishodnom-kode-po-pri-pomoshhi-ii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/news\/deepcode-najdyot-oshibki-v-ishodnom-kode-po-pri-pomoshhi-ii","title":{"rendered":"DeepCode trova errori nel codice sorgente del software utilizzando l'IA.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Oggi la startup svizzera DeepCode<\/a><\/noindex>, che utilizza l'intelligenza artificiale e il machine learning per automatizzare l'analisi del codice sorgente, ha annunciato di aver ricevuto investimenti per un totale di 4 milioni di dollari da fondi di venture capital come Earlybird, 3VC e Btov Partners. L'azienda prevede di utilizzare questi fondi per implementare il supporto a nuovi linguaggi di programmazione nel proprio servizio, oltre a fare marketing del prodotto nel mercato globale dell'IT.<\/p>\n

\"DeepCode<\/p>\n

L'analisi del codice \u00e8 necessaria per rilevare errori, potenziali vulnerabilit\u00e0, violazioni dello stile di formattazione comunemente accettato e molto altro nelle fasi iniziali dello sviluppo software, prima che il codice venga utilizzato altrove. Di solito, questa procedura viene eseguita parallelamente allo sviluppo di nuovo codice e subito dopo il suo completamento, precedendo la fase di test vero e proprio. \u00abIl testing del software guarda il codice da fuori, ma l'analisi del codice ti permette di guardarlo da dentro\u00bb, spiega Boris Paskalev, co-fondatore e CEO di DeepCode, in un'intervista a VentureBeat.<\/p>\n

La revisione del codice \u00e8 pi\u00f9 comunemente effettuata dagli autori insieme ai colleghi e ai manager per rilevare errori evidenti prima di passare alle fasi successive dello sviluppo. E pi\u00f9 grande \u00e8 il progetto, maggiore \u00e8 il numero di righe di codice da verificare, il che richiede tempo significativo agli sviluppatori. Gli strumenti che possono accelerare questo processo esistono da tempo, come gli analizzatori statici di codice, tra cui Coverity e PVS-Studio, ma di solito sono limitati nelle loro capacit\u00e0, poich\u00e9 si concentrano su \u00abproblemi di stile fastidiosi e ripetitivi, formattazione e piccole logiche errate\u00bb, spiega Paskalev.<\/p>\n

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DeepCode, d'altra parte, affronta una gamma pi\u00f9 ampia di problemi, ad esempio, rilevando vulnerabilit\u00e0 come le possibilit\u00e0 di scripting intersito e le iniezioni SQL, poich\u00e9 gli algoritmi incorporati non analizzano semplicemente il codice come un insieme di caratteri, ma cercano di comprendere il significato e lo scopo del lavoro del programma scritto. Alla base di ci\u00f2 c'\u00e8 un sistema di apprendimento automatico che utilizza miliardi di righe di codice da progetti open-source accessibili pubblicamente per l'apprendimento. DeepCode analizza le versioni precedenti del codice e le modifiche successive apportate, per studiare quali errori e come venivano corretti dai programmatori reali nel loro lavoro, per poi suggerire soluzioni simili ai propri utenti. Inoltre, il sistema utilizza anche algoritmi di previsione tradizionali per cercare possibili problemi nel codice simili agli analizzatori statici di cui sopra.<\/p>\n

Una delle questioni chiave nell'uso di DeepCode \u00e8: quanto \u00e8 affidabile il controllo automatico del codice? Un'accuratezza dell'analisi inferiore al 100 % significa che gli sviluppatori dovranno comunque analizzare manualmente il proprio codice. In tal caso, quanto tempo realmente liberer\u00e0 l'uso di strumenti per automatizzare questo compito? Secondo Paschalov, DeepCode potr\u00e0 far risparmiare agli sviluppatori circa il 50 % del tempo che attualmente spendono a cercare errori da soli, che \u00e8 una cifra piuttosto significativa.<\/p>\n

Gli sviluppatori possono collegare DeepCode ai propri account GitHub o Bitbucket e lo strumento supporta anche configurazioni locali di GitLab. Inoltre, il progetto dispone di una speciale API che consente agli sviluppatori di integrare DeepCode nei propri sistemi di sviluppo. Una volta connesso al repository, DeepCode analizzer\u00e0 ogni modifica del codice e segnaler\u00e0 i potenziali problemi.<\/p>\n

\"DeepCode<\/p>\n

\u00abIn media, gli sviluppatori trascorrono circa il 30% del loro tempo a cercare e risolvere errori, ma DeepCode pu\u00f2 risparmiare gi\u00e0 met\u00e0 di questo tempo, e in futuro ancora di pi\u00f9\u00bb, afferma Boris. \u00abPoich\u00e9 DeepCode impara direttamente dalla comunit\u00e0 globale di sviluppatori, \u00e8 in grado di rilevare pi\u00f9 problemi di quanto possa mai trovare una singola persona o un intero gruppo di revisori\u00bb.<\/p>\n

Oltre all'annuncio di oggi sull'ottenimento di investimenti, DeepCode ha anche svelato una nuova importante politica del proprio prodotto. Fino ad ora, DeepCode era gratuito solo per progetti di sviluppo software con codice sorgente aperto. Ora sar\u00e0 gratuito da utilizzare per qualsiasi scopo educativo e anche per le aziende commerciali con meno di 30 sviluppatori. \u00c8 evidente che con questo passo i creatori di DeepCode vogliono rendere il loro prodotto pi\u00f9 popolare tra i piccoli team. Inoltre, DeepCode addebita 20 dollari per sviluppatore al mese per la distribuzione della soluzione nel cloud e 50 dollari per sviluppatore per il supporto locale.<\/p>\n

In precedenza, il team di DeepCode aveva gi\u00e0 ricevuto investimenti per un milione di dollari. Con altri 4 milioni, la societ\u00e0 ha dichiarato che intende ampliare i linguaggi di programmazione supportati oltre a Java, JavaScript e Python, includendo anche il supporto per C#, PHP e C\/C++. Hanno inoltre confermato che stanno lavorando a un proprio ambiente di sviluppo integrato.<\/p>\n

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Fonte: 3dnews.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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