Nemzetközi együttműködéssel egy feladatok optimális kiosztását végző keretrendszeren belül a szoftverhibák javítását segítő megoldást dolgoztak ki a FrontEndART Kft. és a Szegedi Tudományegyetem (SZTE) kutatói – tájékoztatta a felsőoktatási intézmény közkapcsolati igazgatósága az MTI-t.
A közlemény szerint az SZTE és a FrontEndART Kft. konzorciumi partnerként vett 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 volt, 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 piacot célozta, és célja olyan mesterséges intelligencián és gépi tanulási algoritmusokon alapuló eszköz fejlesztése volt, mely képes – különböző kritériumok alapján – a szoftver-forráskód karbantartási feladatainak optimális szétosztására a fejlesztők között.
A FrontEndART Kft. 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 dolgoztak ki, 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, másrészt a fejlesztők adatalapú profilépítéséből származnak.
Az SZTE kutatói aktívan részt vettek a teljesítménymutatók mérésében, valamint az új komponens kiértékelésében. A projekt kutatási feladatainak eredményeiről egy tudományos cikk is készült. A publikációban bemutatják a nyelvi modellen alapuló, de a szövegen kívül egyéb jellemzőket is használó gépi tanulási módszert.
A projekt megvalósítását a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal mintegy 68 millió forintos támogatása segítette.
A nyilvánosan elérhető cégadatok szerint a 2001-ben létrehozott, akadémiai kutatók és professzorok tulajdonában álló szoftverfejlesztéssel, -teszteléssel és forráskód-értékeléssel foglalkozó FrontEndART Kft. több mint ötven alkalmazottat foglalkoztat. A vállalkozás 2023-ban az előző évhez képest másfélszeres, 816 millió forintos értékesítésből származó nettó árbevételt ért el. A cég adózott eredménye 2022-ben 73,7 millió, 2023-ban 20,5 millió forint volt.
(MTI)
Fotó: illusztráció
