Основан от трима българи, стартъпа DeepCode от Швейцарския федерален технологичен институт (ETH), създал първата система базирана на изкуствен интелект за проверка на компютърен код, е закупен от Snyk, световен лидер в киберсигурността, последно оценен на 2.6 милиарда долара.
DeepCode разработва първата система за изкуствен интелект (AI), която има способността бързо да се самообучава въз основа на милиони съществуващи програми, позволявайки AI-базирано откриване на проблеми със сигурността и надеждността на написания код. DeepCode e пример за AI-система от трето поколение която може да се учи от данни но да продуцира модели които могат да се интерпретират от човек.
С присъединяването си към Snyk, компания оценена на 2.6 милиарда долара, която подпомага разработчиците бързо да намират грешки в програмите, DeepCode ще има възможността да интегрира възможностите на своята система, базирана на изкуствен интелект със съществуващите продукти на Snyk и по този начин да се доближи до достигането на първоначалната си цел да помогне в работата на милиони разработчици по цял свят.
DeepCode е основана през 2016 година с цел създаване на първата платформа за анализ на програми извършван от изкуствен интелект. Основната мотивация /отправна точка/ за това начинание е фактът, че през годините разработчиците са написали милиони редове код, свободно достъпни в публични хранилища като например GitHub. Ключовата идея е да се изгради AI система, която да може да се учи от този нов тип данни (наречен Big Code) и да може да решава различни належащи проблеми с качеството на кода, както и да открива недостатъци в сигурността на програмите. За разлика от предишните механизми за анализ на програми, които изискват ръчни, ненадеждни, ръкописни правила, DeepCode се основава на учене от данни: той автоматично обработва цялата информация свързана с кода и изгражда модели, които могат да се използват за откриване на много повече грешки и то с точност много над възможностите на други системи. Освен това моделите на DeepCode са интерпретируеми, което означава, че човек може да разгледа модела и да внесе промени, ако е необходимо, способност извън рамките на всички съществуващи досега съвременни модели, като невронните мрежи. Това прави DeepCode пример на система от трето поколение изкуствен интелект, която може да се учи от данни (в този случай код), но е интерпретируема от човек.
Академичен успех
DeepCode е основана през 2016 г но изследванията в тази насока започват през 2013, когато в лабораторията в ETH Цюрих, Веселин Райчев (тогава докторант) и проф. Мартин Вечев, заедно със сътрудници поставят основите й: изграждат първите прототипи на системи базирани на изкуствен интелект (AI), които могат да се учат от код, като показват как да комбинират методи за машинно обучение, управлявани от данни, със семантични методи за статичен анализ на код. Идеята тук е, че чрез намиране на начин за свързване на тези области могат да бъдат създадени нов вид AI системи, които могат ефективно да обработват код (което предполага различни предизвикателства от другите видове популярни данни, такива като изображения, видеоклипове, и т.н.)
През този период, групата в ETH създава няколко новаторски разработки за програмиране базирани на AI, за различни задачи (например: http://jsnice.org), които все още са използвани днес от хиляди потребители. За научните резултати в тази сфера, Веселин Райчев получава престижната награда на ACM за топ 3 дисертация в света по компютърни науки, което го прави едва третият Европейски докторант в 40-годишната история на наградата и единственият българин.
Бидейки лидери в изследователската област на машинно самообучение за компютърен код, естествената следваща стъпка е изграждането на система с цел тя да се използва от всеки разработчик и всяка компания по света, която създава софтуер. Това довежда до раждането на DeepCode през 2016, който в момента защитава повече от 4 милиона разработчици и съответно над 100 000 хранилища на програмен код са абонирани за услугата DeepCode.
Придобиване от Snyk
С присъединяването си към Snyk, DeepCode ще има възможността да интегрира своите възможности базирани на AI в съществуващите продукти на Snyk и така да се приближи до първоначалната си цел да помогне на милиони потребители по цял свят.
Повече информация:
-
Machine Learning for Code at ETH SRI (publications, prototypes, ERC grant):
http://plml.ethz.ch -
Snyk.io
-
DeepCode
https://www.deepcode.ai/ -
Secure, Reliable and Intelligent Systems Lab, ETH Zurich
-
JSNice
Биографии:
Д-р Веселин Райчев получава своята докторска степен от ЕТН Цюрих през 2016 в областта на машинното самообучение от програми. Неговата докторска дисертация по тази тема е отличена от ACM като една от най-добрите три дисертации по компютърни науки в света през 2016 г. Преди докторската си степен Веселин работи пет години като софтуерен инженер в Google.
Борис Паскалев има повече от 15 години опит в развитието на технологични стартъпи за над 1 милиарда долара, в развитието на бизнеси и продукти, R&D и глобален тийм мениджмънт. Той притежава Магистърска степен от ТRIUM, както и магистър и бакалавър по компютърни науки от MIT.
Мартин Вечев е професор в ЕТН Цюрих, където работи по създаването на трето поколение системи за изкуствен интелект. Преди това е работил в изследователския център IBM T.J. Watson в Ню Йорка. Има докторска степен от Кеймбриджкия Университет. За работата си получава много престижни награди, в това число ACM Robin Milner награда, ERC Starting grant и много други. Той е и съосновател на три стартъпа в областта на сигурността и изкуствения интелект.
Коментари (0)
Вашият коментар