AI based software platform

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

Programa(s)

Tema(s)

EIC-SMEInst-2018-2020 - SME instrument

Convocatoria de propuestas

H2020-EIC-SMEInst-2018-2020

Consulte otros proyectos de esta convocatoria

Convocatoria de subcontratación

H2020-SMEInst-2018-2020-1

Régimen de financiación

SME-1 - SME instrument phase 1

Coordinador

DEEPCODE AG

Aportación neta de la UEn

€ 50 000,00

Dirección

Kasinostrasse 10
8032 Zurich
Suiza

Pyme

Sí

Región

Schweiz/Suisse/Svizzera Zürich Zürich

Tipo de actividad

Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)

Enlaces

Contactar con la organización

Participación en los programas de I+D de la UE

Red de colaboración de HORIZON

Otras fuentes de financiación

€ 21 429,00