Descripción del proyecto
Una herramienta de inteligencia artificial ahorra tiempo y dinero para minimizar los errores de codificación en programas informáticos
Que no existan errores de codificación es casi imposible, ya que cada programa informático tiene millones de líneas de código y, por lo tanto, un solo programa requiere incontables revisiones y correcciones de código. Hoy día, el proceso de revisión de código es muy caro, laborioso y no siempre logra subsanar los errores. En el proyecto DC-IR, financiado con fondos europeos, se desarrollará una plataforma que emplea inteligencia artificial para revisar el código de programas informáticos y proporcionar sugerencias basadas en cómo se resolvieron anteriormente problemas similares relacionados con el código. La plataforma también sugerirá a los programadores mejoras en el código y responderá a prácticamente todas las consultas de «software». Se prevé que los usuarios ahorren cerca de un 20 % en tiempo de desarrollo.
Objetivo
Software has become very complex with time, with each software program having millions of lines of code. With so many code lines, it is close to impossible not to make errors when coding. The number of code defects rises proportionally with more code lines, (approx. 10-20 defects per 1,000 lines of code). This necessitates millions of code reviews and code fixes for a single software program. The current code review process is very expensive, time consuming (with companies like Google spending >25% of their time on code reviews) and often does not guarantee success in fixing the code. The software industry needs a cost & time-effective code analysis tool that is unlimited in detectable code errors and programming languages.
Our solution is DeepCode AI Code Review (DC-IR), an Artificial Intelligence (AI) platform that automatically performs reviews on software code and provides suggestions based on Big Code learnings (how others solved similar code related problems). Our platform is trained from millions of Open Source repositories (billions of lines of code; thousands of frameworks & millions of code fixes) and uses these data sets to suggest code improvements for programmers. DC-IR integrates many levels of program code analysis into proprietary Machine Learning (ML) representations which are used by powerful ML techniques to create Data Sets that can answer almost any question about a software in a language independent manner. DC-IR offers a full set of services for code optimisation with solutions for code fixes & quality assurance. DC-IR enables developers to save 20% of development time, leading to savings of €11,856 annually per developer, which compounded globally can save the industry >€52Bn annually.
DC-IR is at an advanced stage of development with a Beta version already deployed and having more than 5k users, some using paid licenses. During Ph1, we will develop a road map to finalise DC-IR and Ph2 will see us developing and validating the market versión.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
- ciencias sociales sociología relaciones laborales automatización
- ciencias naturales informática y ciencias de la información software desarrollo de software
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático
Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse
Le pedimos disculpas, pero se ha producido un error inesperado durante la ejecución.
Necesita estar autentificado. Puede que su sesión haya finalizado.
Gracias por su comentario. En breve recibirá un correo electrónico para confirmar el envío. Si ha seleccionado que se le notifique sobre el estado del informe, también se le contactará cuando el estado del informe cambie.
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
-
H2020-EU.2.3. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Innovation In SMEs
PROGRAMA PRINCIPAL
Ver todos los proyectos financiados en el marco de este programa -
H2020-EU.3. - PRIORITY 'Societal challenges
Ver todos los proyectos financiados en el marco de este programa -
H2020-EU.2.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies
Ver todos los proyectos financiados en el marco de este programa
Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
SME-1 - SME instrument phase 1
Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación
Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoriaCoordinador
Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
8032 ZURICH
Suiza
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.