Šodien Šveices startup , kas izmanto mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos, lai automatizētu koda analīzi, paziņoja, ka ir saņēmis 4 miljonus ASV dolāru investīcijas no riska fondiem Earlybird, 3VC un Btov Partners. Uzņēmums plāno izmantot šos līdzekļus, lai savā servisā ieviestu atbalstu jaunām programmēšanas valodām, kā arī pārdotu produktu globālajā IT tirgū.
Koda analīze ir nepieciešama, lai atklātu kļūdas, iespējamās ievainojamības, formatēšanas pārkāpumus un vēl vairāk agrīnā programmatūras izstrādes posmā, pirms kods tiek izmantots jebkur. Parasti šī procedūra tiek veikta paralēli jauna koda izstrādei un tūlīt pēc tā pabeigšanas, pirms paša testēšanas posma. “Programmatūras testēšana aplūko kodu no ārpuses, bet koda analīze ļauj to aplūkot no iekšpuses,” intervijā ar VentureBeat skaidro DeepCode līdzdibinātājs un izpilddirektors Boriss Paskaļevs.
Visbiežāk koda pārskatīšanu veic tā autori kopā ar kolēģiem un vadītājiem, lai identificētu acīmredzamas kļūdas pirms pāriešanas uz nākamajiem izstrādes posmiem. Un jo lielāks projekts, jo vairāk koda rindiņu ir jāpārbauda, kas aizņem ievērojamu programmētāju laika. Rīki, kuriem vajadzētu paātrināt šo procesu, ir bijuši jau ilgu laiku, piemēram, statiskie koda analizatori, piemēram, Coverity un PVS-Studio, taču to iespējas mēdz būt ierobežotas, jo tie koncentrējas uz “kaitinošām un atkārtotām stilistiskām problēmām, formatēšanu un nelielas loģikas kļūdas,” skaidro Paskaļevs.
Savukārt DeepCode aptver plašāku problēmu loku, piemēram, ievainojamību atklāšanu, piemēram, starpvietņu skriptēšanas un SQL injekcijas iespējas, jo tajā iegultie algoritmi ne tikai analizē kodu kā rakstzīmju kopu, bet arī cenšas izprast darba rakstīto programmu nozīmi un mērķi. Tās pamatā ir mašīnmācīšanās sistēma, kas apmācībai izmanto miljardiem koda rindu no publiski pieejamiem atvērtā pirmkoda projektiem. DeepCode analizē iepriekšējās koda versijas un turpmākās tajā veiktās izmaiņas, lai noskaidrotu, kādas kļūdas un kā īsti programmētāji laboja savu darbu, un pēc tam piedāvā līdzīgus risinājumus saviem lietotājiem. Turklāt sistēma izmanto arī tradicionālos prognozēšanas algoritmus, lai atrastu iespējamās problēmas kodā, piemēram, iepriekš minētos statiskos analizatorus.
Viens no galvenajiem jautājumiem, izmantojot DeepCode, ir: cik uzticama ir automātiskā koda pārskatīšana? Ja analīzes precizitāte ir mazāka par 100%, izstrādātājiem joprojām būs manuāli jāanalizē savs kods. Ja jā, cik daudz laika faktiski tiks atbrīvots, izmantojot rīkus šī uzdevuma automatizēšanai? Saskaņā ar Paskalev teikto, DeepCode izstrādātājiem varēs ietaupīt aptuveni 50% laika, ko viņi pašlaik pavada, meklējot kļūdas paši, kas ir diezgan ievērojams rādītājs.
Izstrādātāji var savienot DeepCode ar saviem GitHub vai Bitbucket kontiem, un rīks atbalsta arī vietējās GitLab konfigurācijas. Turklāt projektam ir īpaša API, kas ļauj izstrādātājiem integrēt DeepCode savās izstrādes sistēmās. Kad būs izveidots savienojums ar repozitoriju, DeepCode analizēs katru koda maiņu un atzīmēs iespējamās problēmas.
"Vidēji izstrādātāji pavada aptuveni 30% sava laika kļūdu atrašanai un labošanai, taču DeepCode var ietaupīt pusi no šī laika tagad un vēl vairāk nākotnē," saka Boriss. "Tā kā DeepCode mācās tieši no globālās izstrādātāju kopienas, tas spēj atrast vairāk problēmu, nekā jebkad varētu atrast viena persona vai vesela recenzentu grupa."
Papildus šodienas ziņām par investīciju saņemšanu DeepCode arī paziņoja par jaunu vērtību politiku savam produktam. Līdz šim DeepCode bija bezmaksas tikai atvērtā pirmkoda programmatūras izstrādes projektiem. Tagad to varēs izmantot bez maksas jebkuriem izglītības mērķiem un pat komercuzņēmumiem, kuros ir mazāk nekā 30 izstrādātāju. Acīmredzot ar šo soli DeepCode veidotāji vēlas padarīt savu produktu populārāku mazo komandu vidū. Turklāt DeepCode iekasē 20 USD no viena izstrādātāja mēnesī par mākoņa izvietošanu un 50 USD no izstrādātāja par vietējo atbalstu.
Iepriekš DeepCode komanda jau bija saņēmusi ieguldījumus 1 miljona ASV dolāru apmērā. Ar vēl 4 miljoniem uzņēmums paziņoja, ka plāno paplašināt atbalstītās programmēšanas valodas ārpus Java, JavaScript un Python, tostarp pievienojot atbalstu C#, PHP un C/C++. Viņi arī apstiprināja, ka strādā pie savas integrētās izstrādes vides.
Avots: 3dnews.ru