Apple Gunakan AI untuk Perbaiki Bug, Tak Perlu Teknisi Lagi

richmondexecutiveaviation.com – Apple sedang melakukan tiga studi penting yang mengeksplorasi bagaimana kecerdasan buatan (AI) dapat digunakan untuk memperbaiki bug. Menulis tes secara otomatis, dan memperbaiki kode perangkat lunak. Penelitian ini menunjukkan potensi besar AI dalam meningkatkan efisiensi dalam pengembangan perangkat lunak, bahkan membantu mengatasi masalah teknis yang kompleks. Melalui studi-studi ini, Apple berusaha mengungkap bagaimana teknologi AI dapat memajukan cara kita bekerja dengan perangkat lunak. Membuatnya lebih aman, cepat, dan efisien.

“Baca Juga: Gangguan AWS Sebabkan Masalah di Canva, Roblox, dan Snapchat”

Prediksi Bug dengan Model AI yang Canggih

Studi pertama yang dilakukan Apple fokus pada penggunaan AI untuk prediksi bug dalam kode perangkat lunak. Peneliti Apple mengembangkan model bernama ADE-QVAET. Yang menggabungkan beberapa teknik canggih, seperti Adaptive Differential Evolution (ADE), Quantum Variational Autoencoder (QVAE), dan Transformer. Model ini tidak membaca kode secara langsung. Tetapi menganalisis metrik dan data struktural dari basis kode, seperti ukuran, kompleksitas, dan struktur. Dengan cara ini, model ini mampu mendeteksi pola yang menunjukkan potensi bug sebelum muncul. Hasilnya sangat menjanjikan, dengan model ini mencapai akurasi 98,08 persen dalam dataset prediksi bug pada Kaggle. Serta presisi 92,45 persen dan recall 94,67 persen.

AI Meningkatkan Efisiensi Pengujian Perangkat Lunak

Studi kedua yang dilakukan Apple bertujuan untuk mempermudah proses pengujian perangkat lunak dengan menggunakan AI. Peneliti Apple mengembangkan sistem yang menggunakan model bahasa besar (LLM) dan agen AI otonom untuk mengotomatisasi seluruh proses pengujian. Sistem ini mampu menghasilkan dan mengelola artefak pengujian, mulai dari rencana hingga laporan validasi, secara otomatis. Dengan menggunakan teknologi ini, akurasi pengujian perangkat lunak meningkat signifikan, dari 65 persen menjadi 94,8 persen. Hasil studi ini membuka kemungkinan besar untuk meningkatkan produktivitas para engineer. Mengurangi waktu yang diperlukan untuk pengujian, dan meminimalkan potensi kesalahan manusia.

SWE-Gym: Platform Latihan untuk Agen AI

Penelitian ketiga Apple berfokus pada pengembangan platform latihan bernama SWE-Gym. Yang dirancang untuk melatih agen AI dalam membaca, mengedit, dan memverifikasi kode nyata. Platform ini dibangun dengan menggunakan 2.438 tugas Python dari repositori sumber terbuka. Yang memberikan agen AI tantangan dunia nyata dalam menangani kode perangkat lunak. Agen yang dilatih menggunakan SWE-Gym berhasil menyelesaikan 72,5 persen tugas dengan benar, sebuah pencapaian yang melampaui tolok ukur sebelumnya lebih dari 20 poin persentase. Namun, varian Lite dari platform ini masih memiliki keterbatasan dalam menangani tugas-tugas besar dan kompleks, yang menunjukkan adanya ruang untuk pengembangan lebih lanjut.

Potensi Transformasi Industri Perangkat Lunak dengan AI

Apple mengungkapkan bahwa ketiga studi ini menunjukkan potensi besar dalam penggunaan kecerdasan buatan untuk meningkatkan berbagai aspek pengembangan perangkat lunak, dari prediksi bug hingga pengujian otomatis dan pembacaan kode. Dengan hasil yang menjanjikan dari ketiga penelitian ini, industri perangkat lunak dapat melihat perubahan besar dalam cara aplikasi dikembangkan dan dipelihara. Teknologi AI dapat mengurangi beban kerja manual, meningkatkan efisiensi, dan meminimalkan kesalahan manusia, yang pada akhirnya akan mempercepat inovasi dan meningkatkan kualitas produk perangkat lunak secara keseluruhan.

“Baca Juga: Windows 11 Versi 25H2 Rilis, Namun Banyak Fitur Penting Rusak”

Pandangan Ke Depan: AI dalam Pengembangan Perangkat Lunak

Meskipun hasil studi ini menunjukkan kemajuan yang signifikan, masih ada tantangan yang harus dihadapi dalam mengimplementasikan teknologi ini secara lebih luas. Pengembangan platform seperti SWE-Gym menunjukkan bahwa meskipun agen AI sudah mulai menguasai tugas-tugas dasar, mereka masih memerlukan pengembangan lebih lanjut untuk menangani masalah yang lebih kompleks. Ke depan, penggunaan AI dalam pengembangan perangkat lunak diperkirakan akan semakin meluas, memungkinkan pengembang untuk memfokuskan energi mereka pada tugas yang lebih kreatif dan strategis.