hourglass_empty Ez a cikk több mint 30 napja íródott, ezért előfordulhat, hogy a benne lévő információk már nem aktuálisak! Témába vágó friss cikkekért használja a keresőt

Szoftverhibák javítását segítő megoldáson dolgoznak szegedi kutatók

  • MTI

Nemzetközi együttműködéssel egy, a feladatok optimális kiosztását végző keretrendszeren belül a szoftverhibák javítását segítő megoldáson dolgoznak a FrontEndART Kft. és a Szegedi Tudományegyetem (SZTE) kutatói – közölte a felsőoktatási intézmény közkapcsolati igazgatósága.

Az SZTE és a FrontEndART Kft. konzorciumi partnerként vesz részt a hat ország vállalkozásai és intézményei által megvalósított Optimal Management of Demand (OMD – a kereslet optimális kezelése) projektben. Egy török informatikai vállalkozás, az Experteam által vezetett hároméves kezdeményezés célja egy olyan egységesített, mesterséges intelligencia megoldásokon alapuló ügyfélkérelmeket kezelő keretrendszer fejlesztése, amely több szektorban – az egészségügy, az igazságszolgáltatás, az e-kereskedelem, a fogyasztói elektronika és szoftverfejlesztés területén – képes ügyintézőket automatikusan és költséghatékonyan a számukra megfelelő feladatokhoz rendelni. Az adott probléma megoldásához a megfelelő szakértő kiválasztása jelentősen csökkentheti az ügyintézési időt és a költségeket.

A magyarországi projektelem a szoftverfejlesztői, karbantartói és üzemeltetői piacra olyan mesterséges intelligencián és gépi tanulási algoritmusokon alapuló eszköz fejlesztése, amely képes – különböző kritériumok alapján – a szoftverforráskód karbantartási feladatainak optimális szétosztására a fejlesztők között.

A FrontEndART Kft. QualityGate forráskód minőségirányítási rendszere képes figyelemmel kísérni egy szoftver "evolúcióját" és felderíteni abban a hibás és problémás kódrészeket. Az egyes hibákhoz a legalkalmasabb fejlesztő automatikus kiválasztása számos kódtól, hibától, és fejlesztői jellemzőtől függő komplex optimalizálási feladat, amire a hagyományos módszerek nem alkalmasak. A projektben olyan feladatkiosztó megoldást fejlesztenek, amely mesterséges intelligencián és gépi tanuláson alapuló modelleket használva képes azon fejlesztők kiválasztására, akik segítségével a szoftver hibás kódrészleteinek javítása legjobban megoldható. Az ehhez szükséges adatok a statikus kódanalízisből és a fejlesztői tevékenység naplózásából, valamint a fejlesztők adatalapú profilépítéséből származnak.

Az SZTE munkatársai elsősorban mesterséges intelligencián és gépi tanuláson alapuló módszerek kutatásában és fejlesztésében vesz részt.

A 2024 végéig tartó projekt megvalósítását a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal mintegy 68 millió forintos támogatása segíti.

Hozzon ki többet az Adózónából!
Előfizetőink és 14 napos próba-előfizetőink teljes terjedelmükben olvashatják cikkeinket, emellett többek között elérik a Kérdések és Válaszok archívum valamennyi válaszát, és kérdezhetnek szakértőinktől is.

Hozzászólások (0)

Új hozzászólás

Kérjük, hogy szakértőinknek szóló kérdését ne kommentben tegye fel! Használja helyette a kérdés-válasz funkciót, kérdésében hivatkozzon az érintett írásra, lehetőleg annak URL-jét is megadva. A választ csak így tudjuk garantálni. Köszönjük!
Az Adózóna moderálási alapelveit ITT találja.




További hasznos adózási információk

NE HAGYJA KI!
Ezért érdemes előfizetni!
PODCAST

Kérdések és válaszok

Bérelt ingatlanon végzett felújítás

Hunyadné Szűts Veronika

igazságügyi adó- és járulékszakértő

Bérelt ingatlanon végzett beruházás

Hunyadné Szűts Veronika

igazságügyi adó- és járulékszakértő

Bt. eladása osztatlan közös üzlettel elővételi jog

Hunyadné Szűts Veronika

igazságügyi adó- és járulékszakértő

Szakértőink

Szakmai kérdésekre professzionális válaszok képzett szakértőinktől

2024 május
H K Sze Cs P Sz V
29 30 1 2 3 4 5
6 7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 25 26
27 28 29 30 31 1 2

Együttműködő partnereink