Tag ML

Niedrigere Fehlerquote beim Testen und höhere Effizienz der Entwickler

(Bildquelle: @shutterstock)

-KI-gesteuerte Java-Tests beschleunigen jetzt das Feedback mit kontinuierlicher Validierung in der IDE
-Neuer IDE-basierter Assistent bietet technische Anleitung für Tester in der Anwendung – in Echtzeit
-Erweiterte Unterstützung für LLMs macht generative KI-Teststrategien flexibler
-Patentierte KI/ML-Technologie zur Verbesserung der Vor-Ort-Unterstützung und Reduzierung der Komplexität

Monrovia (USA)/Berlin – November 2024 – Parasoft (https://www.parasoft.com), ein führender Anbieter von KI-basierten Softwaretests, hat einen weiteren Schritt zur strategischen Integration von KI und ML zur Qualitätsverbesserung in Bereichen unternommen, in denen Entwicklungsteams diese am dringendsten benötigen, wie z.B. bei der Verwendung natürlicher Sprache zur Fehlersuche oder bei der Codeüberprüfung in Echtzeit. Mit den neuesten Versionen der Parasoft-Produkte erhalten Entwickler mehr Kontrolle und Feedback in wichtigen Phasen des Software-Entwicklungszyklus – von der kontinuierlichen Code-Validierung bis hin zur robusten Unterstützung verschiedener LLMs (Large Language Models).

Kürzere Zeit bis zum ersten Feedback
Jtest, einer KI-basierten Produktivitätslösung für Java-Entwickler, wurde die Funktion „Live Unit Testing“ zur Codeüberprüfung in Echtzeit hinzugefügt. Diese Erweiterung ermöglicht Entwicklern, von Codeänderungen betroffene Unit-Tests in ihrer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) automatisch auszuführen. Die Möglichkeit, Codeänderungen zu validieren, bevor sie in die Quellcodeverwaltung eingecheckt werden, spart viel Zeit und führt zu weniger Build- und Regressionsfehlern.
Die Machine Learning Engine von Parasoft arbeitet im Hintergrund und korreliert die letzten Code-Änderungen mit den betroffenen Unit-Tests, während sie die Tests in der IDE selbstständig ausführt und dem Entwickler kontinuierlich Feedback gibt. Als Erweiterung der CLI-basierten Test-Impact-Analyse von Parasoft bietet diese neue Kombination zwei große Vorteile – sie kann das Feedback zu Tests um 90 % oder mehr beschleunigen und gleichzeitig Build- und Regressionsfehler reduzieren.

Die C#/VB.NET-Entwicklungslösungen Jtest und dotTEST bieten statische Analyse in Echtzeit, um das kontinuierliche Scannen von Code zu automatisieren und Fehler zu beheben, sobald sie auftreten. Zusammen mit den KI-generierten Code-Fixes von Parasoft und der neuen, erweiterten Unterstützung für LLM-Provider bietet dies einen neuen Vorteil für Entwicklungsteams: kontinuierliches Feedback zu Qualität, Sicherheit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit und schnellere Behebung der Ergebnisse der statischen Analyse.

Schnelleres Lernen und Debuggen mit AI Assistant
Ein neuer KI-Assistent als Teil von Parasoft SOAtest und Virtualize integriert sich jetzt mit verschiedenen LLM-Anbietern wie OpenAI und Azure OpenAI.
Um die Leistungsfähigkeit dieser intuitiven Funktionalität zu nutzen, können Entwickler Fragen in natürlicher Sprache stellen und erhalten sofort Antworten zu SOAtest und Virtualize. Dies hilft Anwendern, schneller zu lernen und Probleme effizienter zu lösen. Der Gesamteffekt ist die Verbesserung von Test-Workflows durch KI-basierte Unterstützung.

Anwender können LLMs auswählen
Parasoft hat die LLM-Unterstützung für verschiedene Anbieter in den neuesten Versionen von Jtest, dotTEST, SOAtest und Virtualize erweitert. Teams können nun ihr bevorzugtes LLM in die automatisierten Softwaretestlösungen von Parasoft integrieren. Zudem werden die Belange der Datensicherheit und des Datenschutzes durch die Möglichkeit der Vor-Ort-Bereitstellung berücksichtigt.

„Unsere jüngsten Innovationen sind das Ergebnis unseres langfristigen Engagements für KI im Softwaretest. Wir haben eine Grundlage geschaffen, die unvergleichliche Zuverlässigkeit, Auswahl und Kontrolle in Test-Workflows bietet“, so Igor Kirilenko, Chief Product Officer bei Parasoft. „Diese neuen Verbesserungen werden durch Dutzende von Technologiepatenten unterstützt, die den Weg zu vollständig autonomen Softwaretests ebnen.“

Die Investition von Parasoft in KI dient der Verringerung von Qualitätsrisiken während der Produktfreigabezyklen. Während KI-Fortschritte Trend sind, investiert Parasoft seit Jahrzehnten in KI. Da immer mehr Teams KI nutzen, hilft dieser zukunftsorientierte Ansatz Unternehmen, ihre Qualität zu verbessern. Er unterstützt bei der Integration von LLMs in fortschrittliche Testworkflows.

Parasoft unterstützt Unternehmen mit seiner KI-basierten Software-Testplattform und automatisierten Testlösungen dabei, kontinuierlich qualitativ hochwertige Software zu liefern. Die bewährten Technologien von Parasoft, die den Embedded-, Enterprise- und IoT-Markt unterstützen, reduzieren den Zeit-, Arbeits- und Kostenaufwand für die Bereitstellung sicherer, zuverlässiger und konformer Software, indem sie alles in die Auslieferungspipeline integrieren, von tiefer Codeanalyse und Unit-Tests bis hin zu Web-UI- und API-Tests sowie Service-Virtualisierung und vollständiger Codeabdeckung. Das preisgekrönte Reporting- und Analyse-Dashboard von Parasoft bietet einen zentralen Überblick über die Qualität und ermöglicht es Unternehmen, mit Zuversicht zu liefern und in den strategisch wichtigsten Ökosystemen und Entwicklungsinitiativen von heute erfolgreich zu sein: Security, Safety-Critical, Agile, DevOps und Continuous Testing.

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Kunden nutzen KI-gestützte Lösungen zur schnelleren Produktbereitstellung

Monrovia (USA)/Berlin – August 2022 – Parasoft (https://www.parasoft.com)präsentiert die neuesten Updates zu seinen Funktionen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) für UI-, API-, Funktions- und statische Analysetests, die den gesamten SDLC (Software Development Life Cycle) umfassen. Die Nutzung von KI/ML ist entscheidend, um ein höheres Niveau der Software-Testautomatisierung zu erzielen, und führt über die höhere Softwarequalität zur schnelleren Produktbereitstellung. Darum hat Parasoft seine Lösungen mit innovativen KI/ML-Funktionen optimiert, die die Erstellung, Wartung und Ausführung von Tests beschleunigen. Unternehmen in allen Branchen, die Software entwickeln, profitieren von der Leistungsfähigkeit der KI, die in Parasofts Smart Testing for Java, Selenium und API-Anwendungen integriert ist.
Laut IDC MarketScapes Worldwide Cloud Testing 2022 Vendor Assessment[1] „hat Parasoft mehrere Testverfahren einschließlich UI-Tests, API-Tests, funktionale Tests und statische Analysen um KI/ML-Funktionen ergänzt, um Entwicklern das Erstellen, Warten und Ausführen von Tests und die Optimierung der Ergebnisse zu erleichtern.“

Eine smarte Testausführung mit Analyse der Testauswirkungen macht das Testen intelligenter, effektiver und mit jeder neuen Version besser. Auf dieses Prinzip setzt Parasoft bei seinem Smart API Test Generator (https://www.youtube.com/watch?v=MBLkXuTDej0&list=PLZ9ytk9Bu_n6ONOiycuk-Al-5ca4f9ECU&index=13): Durch die Rückverfolgung des Codes, den jeder Test abdeckt, und die Verknüpfung mit den Änderungen in der Codebasis priorisiert Parasoft die Teilmenge der Tests, die zur Validierung der Codeänderungen ausgeführt werden müssen. Als Folge davon können Teams mit der Testauswirkungsanalyse wertvolle Zeit einsparen und schnelleres Feedback aus ihrer CI/CD-Pipeline erhalten. Zudem nutzt Parasoft KI zum automatischen Erstellen von Tests aus der Aufzeichnung von manuellen UI-Tests, was das Entwickeln von API-Testsuiten vereinfacht. Diese Tests sind dann für Last-, Leistungs- und Sicherheitstests wiederverwendbar.
„KI/ML-Fähigkeiten haben die Herausforderungen, denen sich moderne Testing-Unternehmen von der Erstellung über die Ausführung bis hin zur Wartung und Optimierung stellen müssen, erheblich verbessert. Unternehmen, die keine KI-/ML-Funktionen für das Testen einsetzen, sind ernsthaft im Nachteil“, sagt Arthur Hicken, Evangelist bei Parasoft.
Parasoft arbeitet seit über fünf Jahren mit dieser Technologie und ist weiterhin führend bei der Ausweitung von KI/ML über mehrere Lösungen und Techniken innerhalb seiner Continuous Quality Platform. Das Unternehmen setzt KI/ML auf verschiedene Arten in die Praxis um:
– Automatisieren der Erstellung von Unit-Tests und Parametrisierung für Java.
– Automatisieren der Generierung und Wartung von API-Tests.
– Selbstheilung der Ausführung von Selenium-Tests.
– Verbessern der Effizienz der statischen Analyse durch Priorisierung und Risikomodelle.
– Vorhersage der Auswirkungen von Programmierverstößen und -mustern in Analysen/Berichten, um den besten Entwicklungsansatz zur Behebung eines bestimmten Verstoßes zu ermitteln.

Ein beispielhaftes Unternehmen ist Caesars Entertainment, das die messbaren Vorteile von KI für Softwaretests aufzeigt. Das bei Gaming und Hospitality führende Unternehmen berichtet, dass es durch die Automatisierung von UI- und API-Tests mit Parasoft-Lösungen das Testen und die Bereitstellung beschleunigt hat. Die Automatisierung von UI-Tests wurde um mehr als 96% verbessert und die Ausführungszeit von API-Tests um 97% reduziert.

[1] „IDC MarketScape: Worldwide Cloud Testing 2022 Vendor Assessment – Empowering Business Velocity,“ March 2022 | Doc #US47097221.

Parasoft, seit 1987 führend bei Automated Software Testing, liefert innovative Tools, die zeitaufwändige Tests automatisieren und dem Management die intelligente Analytik für die Konzentration auf das Wesentliche zur Verfügung stellen. Die Technologien von Parasoft verringern den Zeit-, Arbeits- und Kostenaufwand für die Ablieferung sicherer, zuverlässiger und konformer Software durch die Integration von statischer Analyse und Laufzeit-Analyse, Modul-, Funktions-, API-Tests und UI-Tests mit Selenium sowie Service-Virtualisierung. Parasoft unterstützt Software-Unternehmen bei der Entwicklung und dem Deployment von Applikationen auf dem Embedded-, Enterprise- und IoT-Markt. Mit seinen Testwerkzeugen für Entwickler, seinen Report- und Analyse-Werkzeugen für Manager und seinen Dashboard-Lösungen für Führungskräfte gibt Parasoft Organisationen die Möglichkeit, die strategisch wichtigsten Entwicklungs-Initiativen von heute (Agile, Continuous Testing, DevOps und Security) erfolgreich umzusetzen.

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Squirro AG

– Julien Simon von Hugging Face spricht im Podcast über die „Demokratisierung von Machine Learning“

– Podcast-Hörer erhalten die Chance, ihr eigenes Machine Learning Modell bei Squirro zu bauen und auf Hugging Face zu veröffentlichen.

Squirro, Anbieter von Augmented Intelligence-Lösungen, welcher in Gartners Magic Quadrant für Insight Engines als Visionär gekürt wurde, lud Julien Simon, „Chief Evangelist“ der AI Community Hugging Face, in der neuesten Folge seines Redefining AI Podcasts mit dem Titel „Die Demokratisierung von Machine Learning“ ein.

Redefining AI konzentriert sich auf Gespräche, welche die digitale Innovation vorantreiben und den Menschen helfen, Artificial Intelligence, Machine Learning, Cognitive Search, Insight Engines und das Zeitalter der Erkenntnisse zu verstehen.

In der neuen Folge diskutieren Julien und Lauren Hawker Zafer über die Bemühungen um mehr Zusammenarbeit und Offenheit in einem Bereich, der immer noch den zunehmenden Risiken von Verantwortungslosigkeit, Monopolen und Machtkonzentration ausgesetzt ist.

„Hugging Face nimmt sich einer sehr wichtigen und glaubwürdigen Rolle an, welche klare, langfristige Auswirkungen auf die Branche haben wird. Deshalb waren wir sehr erfreut, Julien bei Redefining AI willkommen heißen zu dürfen“, sagt Lauren Hawker Zafer, Head of Training and Education von Squirro. „Es war eine faszinierende Diskussion, in der es um die soziale Verantwortung ging, die mit dem Versuch einhergeht, ML zu demokratisieren, und um die soziologischen Folgen der weit verbreiteten Nutzung von z.B. AI-Sprachmodellen. Redefining AI ist ein Ort, an dem Menschen mehr über AI und ML erfahren können, und Julien hat das auf jeden Fall erreicht.“

Die Squirro Academy wurde 2021 ins Leben gerufen, um Leuten einfachen Zugang zu Wissen und Bildung rund um ML und AI zu ermöglichen. Die Academy bietet eine große Vielfalt an Lerninhalten zu Artificial und Augmented Intelligence, Natural Language Processing, Machine Learning, Data Analytics, No-Code AI und Insight Engines.

Hugging Face ist eine AI Community, die das Ziel verfolgt, gutes Machine Learning durch Open Source und Open Science zu demokratisieren. Das Unternehmen schloss kürzlich eine Serie-C-Finanzierungsrunde über 100 Millionen US-Dollar ab und wird nun mit 2 Milliarden US-Dollar bewertet.

„Die Beschleunigung der Demokratisierung von AI und ML ist einer der Gründe, warum wir die Squirro Academy gegründet haben, und es ist ein Thema, dass uns sehr am Herzen liegt“, so Lauren Hawker Zafer weiter. „Damit ML sein enormes Potenzial entfalten kann, ist es wichtig, dass Business-User es nutzen und dass sie verstehen, wie ML in verschiedenen Bereichen angewendet werden kann. Redefining AI befasst sich mit diesen Anliegen und wir bemühen uns stets darum, unseren Hörern ehrliche und einzigartige Einsichten sowie praktische Lernmöglichkeiten zu geben, wodurch wir die Demokratisierung von ML weiter vorantreiben möchten.“

Redefining AI ist verfügbar auf:

1. Spotify Redefining AI
2. Apple Podcasts
3. Google Podcasts
4. Stitcher

Hörer, die daran interessiert sind, ihr eigenes Machine Learning Modell zu bauen und auf Hugging Face zu veröffentlichen, können dies in Squirros No Code AI Modell Creator Kurs tun.

Die Squirro-Modelle bei Hugging Face können hier angesehen werden: huggingface.co/squirro

Weitere Informationen zu Squirro: https://squirro.com/

Weitere Informationen zum No Code AI Modell Creator Kurs: https://learn.squirro.com/learn/public/learning_plan/view/13/squirro-no-code-ai-model-creator-training-certification

Weitere Informationen zur Squirro Academy: https://squirro.com/education/

Über Squirro:
Unternehmen nutzen neue Chancen, verbessern die Kundenbeziehungen und optimieren die Entscheidungsfindung mit den branchenspezifischen Augmented Intelligence-Lösungen von Squirro, die menschliche Intelligenz mit leistungsstarker AI kombinieren. Als Insight Engine im Kern liefert Squirro kontextualisierte Erkenntnisse aus den relevantesten Datenquellen der Kunden und zeigt diese direkt über Workbench-Integrationen oder Self-Service-Anwendungen an.

Squirro arbeitet mit globalen Organisationen zusammen, vorrangig in den Branchen Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Telekommunikation und Produktion. Zu den Kunden zählen unter anderem die Bank of England, Standard Chartered, ING, Brookson, Candriam und Ninety-One. Squirro wurde 2012 gegründet und verfügt aktuell über Standorte in Zürich, London, München, New York und Singapur.

Kontakt
Squirro AG
Gloria Fernandez
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