View Project

Norwegian AI Directory

EET: Evolutionary Enterprise Testing


Description:

Programvare er noe som påvirker mesteparten av våre liv, eksempelvis gjennom banktjenester, helsetjenester, organisasjoner, transportsystemer, smart-telefoner, underholdningssystemer osv. Dessverre er utviklingen av programvare noe svært krevende, og, mesteparten av time, systems blir lansert med såkalte bugs, dvs. funksjonelle feil. Programvaretesting blir utført for å finne bugs, men er en kompleks og tung oppgave, spesielt hvis det blir gjort manuelt. Ofte vil programvaretesting kunne ta opp opptil halvparten av tiden og kostnadene ved å utvikle et system. I 2013 ble det estimert at programvaretesting koster 312 milliarder dollar i verdenssammenheng. Det er nødvendig med så mye testing fordi kostnadene ved at programvare feiler er altfor høy; i 2016 ble det registrert og dokumentert 548 programvarefeil som hadde konsekvenser for 4.4 milliarder mennesker og 1.1 billioner i verdier verden rundt. En av de mest kjente sakene innen programvarefeil er raketten Ariane 5 (estimert å ha en verdi på 500 millioner dollar) som eksploderte på grunn av en tallkonverteringsfeil i programvaren i styresystemet. Programvaretesting er en veldig kompleks prosess å automatisere, det vil si hvordan å generere effektive tester som kjøres automatisk. Altså er det et behov for å anvende det nyeste innen teknologi og forskning for å løse denne saken som påvirker milliarder av mennesker. Søk-baserte tilnærminger som bygger på evolusjonære utregningsalgoritmer er blant de mer lovende teknikkene for å håndtere denne typen problemstillinger. Dog er det et behov for å gjøre mer forskning for å gjøre dem mer effektive og skalerbare til den kompleksitet som er i moderne IT-systemer. I dette prosjektet har vi som mål å anvende og fremme nye teknikker, basert på evolusjonære utregningsalgoritmer, for å løse problemstillingen om hvordan automatisk generere systemnivå test-cases. Spesielt vil vi fokusere på store forretningskritiske systemer. Nåværende forskningsprototype har allerede blitt brukt til å automatisk finne flere feil i mange open source og industrielle systemer. Det kan lastes ned fra www.evomaster.org. Nye teknikker (f.eks. Basert på SQL-håndtering) er utviklet for å forbedre ytelsen ytterligere.


Project leader: Andrea Arcuri

Started: 2018

Ends: 2021

Category: Andre høyskoler

Sector: UoH-sektor

Budget: 7848981

Institution: HØYSKOLEN KRISTIANIA ERNST G MORTENSENS STIFTELSE

Address: NA