Description du projet
Une plateforme basée sur l’IA pour détecter et corriger les bogues logiciels
Les logiciels jouant un rôle de plus en plus important dans la société et l’industrie modernes, les erreurs ou bogues logiciels peuvent se révéler catastrophiques. Ils sont responsables de la grande majorité des défaillances dans les grandes industries, affectant particulièrement les soins de santé et autres services publics avec un large éventail de défaillances logicielles et des pertes atteignant 1,5 trillion d’euros. Malheureusement, les méthodologies actuelles de test des logiciels n’ont pas été en mesure de s’adapter à la complexité croissante et aux risques plus importants que pose ce problème. Le projet GAMMA, financé par l’UE, va mettre au point une plateforme d’ingénierie logicielle basée sur l’IA, capable de détecter avec précision et en temps réel une grande variété de bogues et d’erreurs logicielles et d’y apporter des solutions potentielles.
Objectif
When software applications fail, the first reason is a software bug (or error). Software bugs account for the highest percentage of failures in all major industries, specifically impacting public service and healthcare the most with 110 types of software failures, and retail and consumer tech with 109 types. According to Tricentis, monetary losses from software failures cost €1.5 Trillion.
Unfortunately, software testing methodologies and tools have been slow to transform to the new complexity and higher risks. To fill the gap in the market, Acellere has developed the Gamma Recommendation Engine, a disruptive Artificial Intelligence (AI)-based software engineering platform which efficiently detects a very wide range of software bugs in real-time and immediately proposes fixes.
Gamma goes beyond standard programming rules to uncover unique issue patterns by combining innovative AI learning approaches with custom analytical tools. Gamma’s original and surprisingly effective AI components are centred around natural-language programming, predictive modelling, and cluster identification. The engine has already been proven to work with an accuracy of 70-75% on several open source Apache repositories, such as Kafka, Cassandra, and Lucene.
Using Gamma helps software developers save time, to quickly identify errors and solve issues before they appear. Through cutting the need for lengthy code review, there is a great potential to save 60% of time (and therefore, 15% of a developer’s salary) .
The Gamma Recommendation Engine is a cutting-edge innovation that enables the effective and efficient scaling of code and software development companies, and the leader in the nascent real-time smart code recommendation engines.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
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H2020-SMEInst-2018-2020-1
Régime de financement
SME-1 - SME instrument phase 1Coordinateur
60325 FRANKFURT
Allemagne
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.