Investigadores han conseguido crear una herramienta que es capaz de encontrar cualquier error en la actualización de un sistema, programa o aplicación en tan solo unas horas, y no en cuestión de días como habitualmente se suelen reportar todos estos fallos.

Seguro que te ha pasado alguna vez que te has descargado la actualización de tu aplicación favorita o en tu sistema operativo, y has comprobado que tras la misma el programa o el rendimiento del ordenador ha ido a peor, teniendo que esperar después días o incluso semanas hasta que el fabricante lanzara una nueva actualización que corrija los errores.

Este tipo de errores que son bastante regulares en todo tipo de actualizaciones, se conocen como regresiones de rendimiento en el campo de las ciencias de la computación, y requieren de intervención humana sustancial para solventarlos, y por eso tardan tanto en ser descubiertos y también resueltos.

Ahora los investigadores de la Universidad de Texas A&M en colaboración con científicos informáticos de Intel Labs, han desarrollado una herramienta que es capaz de identificar la fuente de los errores. Se trata de un algoritmo basado en una forma concreta de aprendizaje automático llamado aprendizaje profundo y que es capaz de encontrar errores de rendimiento en solo unas pocas horas en lugar de días, que es lo más habitual.

Sus investigadores señalan que “hemos diseñado una herramienta para diagnosticar regresiones de rendimiento que es compatible con una amplia gama de lenguajes de software y programación, ampliando enormemente su utilidad”.  Al utilizar este programa basado en aprendizaje profundo, los investigadores han sido capaces de monitorear datos provenientes de una gran cantidad de contadores simultáneos reduciendo así el tamaño de los datos. De esta manera, el algoritmo ha sido capaz de buscar patrones que se salían de lo normal localizando así el fallo.

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Para probar la fiabilidad de la herramienta, los investigadores probaron si podía encontrar y diagnosticar un error de rendimiento en un software de gestión de datos comercial, que suelen utilizar las empresas para realizar un seguimiento de sus números y cifras. Primero entrenaron a su algoritmo para reconocer los datos normales del contador ejecutando una versión anterior y sin fallos del software específico, y luego ejecutaron su algoritmo en una versión actualizada de software con un error. Descubrieron que su algoritmo localizó y diagnosticó el error en unas pocas horas.

Este algoritmo, además de diagnosticar regresiones de rendimiento en un software específico, también tiene usos potenciales en otras áreas de investigación como el desarrollo de la tecnología necesaria para la conducción autónoma.