Apple kini menghadirkan inovasi signifikan dalam perbaikan perangkat lunak melalui pemanfaatan kecerdasan buatan (AI). Dalam upaya untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi ketergantungan pada jasa servis, perusahaan teknologi ini meluncurkan tiga studi baru yang menunjukkan aplikasi AI dalam memprediksi bug, menulis tes secara otomatis, dan memperbaiki kode. Ini adalah langkah maju yang menjanjikan dalam dunia pengembangan perangkat lunak.
Menurut laporan dari 9to5mac, peneliti Apple telah melakukan pengembangan yang mendalam untuk mengeksplorasi potensi AI dalam menangani masalah perangkat lunak. Salah satu penelitian berfokus pada teknik pemprediksian bug yang menggunakan model bernama ADE-QVAET. Model ini memanfaatkan kombinasi dari beberapa teknik canggih, termasuk Adaptive Differential Evolution (ADE), Quantum Variational Autoencoder (QVAE), dan Transformer. Alih-alih menganalisis kode secara langsung, sistem ini menganalisis metrik struktural dari basis kode seperti ukuran, kompleksitas, dan struktur untuk mengidentifikasi pola yang dapat menunjang munculnya bug. Hasilnya sangat menjanjikan; dalam dataset khusus untuk prediksi bug dari Kaggle, model ini mencapai akurasi sebesar 98,08%.
Studi kedua menunjukkan bagaimana AI dapat mendukung insinyur perangkat lunak dengan mengotomatisasi proses pengujian. Dengan menggunakan Large Language Models (LLM) dan agen AI otonom, Apple mengembangkan sistem yang dapat menghasilkan dan mengelola artefak pengujian secara otomatis, mulai dari rencana hingga laporan validasi. Peningkatan yang ditunjukkan dalam studi ini signifikan, dengan akurasi pengujian meningkat dari 65 persen menjadi 94,8 persen. Ini menunjukkan betapa AI dapat mengurangi beban kerja engineer dan memaksimalkan efisiensi dalam proses pengujian.
Penelitian ketiga, yang dinamakan SWE-Gym, memperkenalkan platform latihan bagi agen AI untuk membaca, mengedit, dan memverifikasi kode nyata. Platform ini dibangun dari 2.438 tugas Python yang diambil dari repositori sumber terbuka, dan agen yang dilatih dapat menyelesaikan 72,5 persen tugas dengan benar. Hasil ini menunjukkan peningkatan lebih dari 20 poin persentase dibandingkan dengan tolok ukur sebelumnya. Namun, penting untuk dicatat bahwa varian Lite memiliki keterbatasan dalam hal skala dan kompleksitas yang dapat ditangani, yang berarti efektivitasnya di skenario besar mungkin masih perlu ditingkatkan.
Apple tidak sendirian dalam pencarian pemanfaatan AI di industri perangkat lunak. Banyak perusahaan lain juga mulai mengadopsi kecerdasan buatan untuk meningkatkan proses pengembangan mereka. Namun, keunggulan Apple terletak pada integrasi teknologi yang mereka gunakan dan kemampuan untuk menyajikan solusi yang lebih terautomasi. Melalui pendekatan ini, Apple tidak hanya mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk memperbaiki perangkat lunak, tetapi juga mendemonstrasikan potensi AI dalam mengoptimalkan pengembangan produk.
Inovasi ini berpotensi untuk merubah cara pengguna berinteraksi dengan perangkat mereka. Jika sebelumnya pengguna mungkin harus mengunjungi tukang servis untuk memperbaiki masalah perangkat lunak, kini banyak masalah yang dapat diatasi melalui pembaruan otomatis. AI tidak hanya membuat proses lebih efisien tetapi juga membantu mengurangi biaya dan waktu yang diperlukan untuk pemeliharaan perangkat.
Meskipun ada tantangan yang dihadapi dalam implementasi AI skala besar, hasil dari penelitian Apple menunjukkan bahwa masa depan pemrograman dan pengembangan perangkat lunak semakin dekat dengan penggunaan kecerdasan buatan. Penerapan ini bisa jadi meredefinisi standar industri dan membuka jalan bagi pendekatan baru dalam perbaikan dan pengembangan perangkat lunak di masa depan.
Ke depannya, Apple diharapkan terus melakukan penelitian dan pengembangan dalam bidang ini, untuk memaksimalkan potensi AI dan memberikan manfaat lebih kepada penggunanya. Dengan demikian, dunia teknologi akan semakin terintegrasi dengan solusi cerdas yang dapat menghadirkan pengalaman yang lebih baik bagi semua pihak.
Source: tekno.sindonews.com
-
-
-
-
