Apple zveřejnil tři nové výzkumné studie, které ukazují, jak může umělá inteligence zásadně proměnit svět vývoje softwaru. AI dokáže nejen předpovídat chyby v kódu, ale také psát testy či dokonce opravovat programy bez zásahu člověka.
Fotogalerie
Předvídá jako v Minority report
První studie, nazvaná Software Defect Prediction using Autoencoder Transformer Model, představuje model ADE-QVAET, který kombinuje čtyři pokročilé techniky: Adaptive Differential Evolution, Quantum Variational Autoencoder, Transformer vrstvu a Adaptive Noise Reduction. Na rozdíl od klasických LLM modelů AI zde nečte samotný kód, ale analyzuje data o jeho komplexitě a struktuře. Dokáže tak s přesností přes 98 % určit, kde se v programu pravděpodobně objeví chyba.
Rychlejší nasazení projektů
Druhá studie Agentic RAG for Software Testing popisuje systém, který využívá autonomní AI agenty k automatickému vytváření a správě testovacích plánů a případů. Podle výzkumníků tato technologie zkrátila dobu testování o 85 % a zefektivnila testovací sady o stejný poměr. Ušetřené náklady se pohybují kolem 35 %, což znamená až dvouměsíční zrychlení nasazení projektů.
AI proti chybám
Třetí a nejambicióznější studie s názvem SWE-Gym pak ukazuje, jak lze AI naučit opravovat chyby přímo v kódu. Model byl trénován na více než 2 400 reálných Python úlohách z open-source repozitářů a dosáhl úspěšnosti 72,5 %. Zjednodušená verze SWE-Gym Lite umožnila o polovinu rychlejší trénink při zachování podobné přesnosti.
Tyto výsledky naznačují, že Apple směřuje k éře, kdy AI nebude jen pomocníkem, ale aktivním vývojářem, schopným detekovat, testovat i opravovat chyby v reálném čase.
