Основная ткань исследователя – это фантазия, в которую вплетаются нити рассуждения, измерения и вычисления.
Сент-Дьердьи
Основная ткань исследователя – это фантазия, в которую вплетаются нити рассуждения, измерения и вычисления.
Сент-Дьердьи
В рамках Intel Labs Day компания Intel представила ControlFlag — аналитическую систему машинного программирования, способную самостоятельно обнаруживать ошибки в программном коде. Для этого решение использует машинное программирование, сплав машинного обучения, формальных методов, языков программирования, компиляторов и компьютерных систем. Так, в ходе предварительных испытаний ControlFlag проанализировала более 1 млрд. немаркированных строк промышленного кода и обнаружила в них новые дефекты.
Как это работает. В своей работе ControlFlag использует специфическую функцию – «выявление аномалий». Подобно тому, как люди, наблюдая определённые закономерности в обычной жизни, учатся считать их «нормальными», ControlFlag обучается на заранее проверенных примерах определять «нормальные» паттерны, выявляя на их основе аномалии в коде. ControlFlag способна обнаруживать их независимо от используемого языка программирования.
Одно из ключевых преимуществ метода самообучения ControlFlag для распознавания паттернов – это способность программы адаптироваться к стилю разработчика. ControlFlag способна определять даже стилистические вариации в языке программирования — аналогично тому, как читатели распознают различия между полными словами и их сокращениями.
В процессе работы ControlFlag учится определять и маркировать стилистические варианты кода. Решение также может настраивать идентификацию ошибок и выдавать рекомендации по их устранению, опираясь на собственные знания. Эти опции помогают ControlFlag не считать за ошибку стилистические вариации кода, используемые разными командами разработчиков.
Почему это важно. В мире, который все больше зависит от ПО, разработчики продолжают тратить непропорционально много времени на исправление ошибок в коде. Из $1,25 трлн, которые IT-индустрия ежегодно тратит на разработку ПО, на отладку кода уходит порядка 50% средств.
Ожидается, что в будущем задача отладки кода будет ещё сильнее влиять на разработчиков и IT-индустрию в целом. По мере развития технологий возрастает роль гетерогенных архитектур, в которых используются специализированные процессоры для управления большими массивами данных. Параллельно усложняется и программное обеспечение, необходимое для управления такими системами – это значительно повышает риск возникновения ошибок. Кроме того, все сложнее найти специалистов с опытом безошибочного, эффективного и безопасного программирования на различном оборудовании. Это также повышает риск появления новых и трудно обнаруживаемых ошибок в коде.
Как только ControlFlag будет полностью реализован, он сможет решить эту проблему путём автоматизации тестирования, мониторинга и отладки кода. Это не только повысит продуктивность разработчиков, предоставив им больше времени для творчества, но и поможет решить проблему высокой стоимости разработки ПО.
Что дальше. ControlFlag уже продемонстрировал способность выявлять скрытые ошибки в широко используемом промышленном коде, который заранее проверили разработчики. Например, ControlFlag проанализировал cURL и выявил неизвестную ранее аномалию. В результате это побудило разработчиков cURL выпустить исправленную версию инструмента.
Компания Intel начала использовать ControlFlag для выявления ошибок в процессе создания собственного ПО и прошивок. Это один из ключевых элементов проекта Intel Rapid Analysis for Developers, задача которого — повысить производительность путём предоставления экспертной поддержки.
Ранее Intel представила автоматическую систему машинного программирования – Machine Inferred Code Similarity (MISIM), которая способна распознавать, для чего предназначена та или иная часть программного продукта.
Больше информации:
Последний вышедший номер
Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru
© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2026 гг.
Сайт «Автоматизация в промышленности» предназначен для специалистов по промышленной автоматизации: главных инженеров, главных энергетиков, главных механиков, главных метрологов, инженеров служб АСУ ТП, АСУТП, КИПиА, КИП и А, отделов метрологии, отделов автоматизации, отделов главного инженера, специалистов инжиниринговых и внедренческих фирм, менеджеров фирм системных интеграторов, преподавателей вузов, научных работников, сотрудников научно-исследовательских институтов, студентов и аспирантов.
Сайт «Автоматизация в промышленности» неразрывно связан с одноименным журналом, в котором публикуются концептуальные, научно-практические и внедренческие статьи, посвященные промышленным автоматизированным системам, системам управления бизнес-процессов, программному и алгоритмическому обеспечению, техническим средствам автоматизации, вопросам сертификации, описанию промышленных стандартов, а также обзоры зарубежной прессы.
В каждом номере проводится обсуждение актуальных тем по проблемам создания и применения следующего инструментария: интегрированные АСУ, MES, АСУ П, АСУ ТП, SCADA, АСКУЭ, EAM, ТОИР, ERP, LIMS, ЛИУС, распределенные системы управления, РСУ, система управления качеством выпускаемой продукции, промышленные тренажеры, современные методы и алгоритмы управления и моделирования, коммуникационные средства, GSM–связь, РС-совместимые контроллеры, ПК, человеко-машинный интерфейс, встраиваемые системы, Web-технологии, HTML-технологии, числовое программное управление, ЧПУ, виртуальные приборы, виртуальное измерение, беспроводная связь, имитационное моделирование, Ethernet, Internet-технологии, Industry 4.0, Интернет вещей, промышленный Интернет вещей, IIoT, IoT, Четвертая промышленная революция, навигационные системы, роботы, датчики, сенсоры, диагностика клапанов, водоподготовка, экологические системы, производственная безопасность, идентификация, RFID-технологии, машинное зрение, промышленные сети, средства промышленного монтажа, корпуса и конструктивные решения, пневмоавтоматика, ПЛК, программируемые логические контроллеры, интеллектуальные датчики, сервосистемы, системы поддержки принятия решений и т.д.
Вниманию читателей предлагаются подборки по автоматизации следующих отраслей промышленности и народного хозяйства: металлургия, нефтегазовая отрасль, химическая промышленность, транспорт, сельское хозяйство, комбикормовая и перерабатывающая промышленность, автомобилестроение, энергетика, электроэнергетика, жилищно-коммунальное хозяйство, интеллектуальное здание, умный дом, непрерывное производство (рецептурное), дискретное производство, пищевая промышленность и др.