septiembre 7, 2024

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Comprendiendo los riesgos y mejorando la calidad del software mediante IA

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Ejemplos de cómo la NASA utiliza la IA/ML. Imágenes satelitales de nubes con estimación del espesor de las nubes (izquierda) y detección de incendios forestales (derecha).

La NASA ha intensificado su análisis de riesgos asociados con la automatización del software, mejorando su calidad con IA.

La NASA ha intensificado su análisis de riesgos asociados con la automatización del software, mejorando su calidad con IA, dada su creciente relevancia en las misiones espaciales.

Investigando incidentes pasados, el Equipo de Disciplinas Técnicas de Software (TDT) ha identificado áreas clave de mejora, buscando minimizar errores y fortalecer la resiliencia del software ante fallos inesperados.

Hallazgos clave y estrategias

Los análisis revelaron que, en muchos casos, el software no solo fallaba, sino que también realizaba acciones incorrectas.

La mala configuración de datos emergió como un factor crítico, sugiriendo la necesidad de una atención rigurosa en este aspecto.

Basándose en estos hallazgos, se están reforzando prácticas como la prueba fuera de lo nominal y la implementación de estrategias de recuperación más sofisticadas.

El papel de la inteligencia artificial

La IA y el aprendizaje automático están cambiando la forma en que se abordan los desafíos de calidad del software.

A pesar de que aún no son ampliamente utilizados en aplicaciones críticas para la seguridad, más de 400 proyectos en la NASA ya están beneficiándose de estas tecnologías.

Desde la identificación de desechos marinos hasta la predicción de trayectorias de huracanes, la IA y el ML (aprendizaje automático) están ampliando los límites de la autonomía en las misiones espaciales.

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NASA-HDBK-2203, Manual de Ingeniería y Aseguramiento de Software de la NASA (https://swehb.nasa.gov)

Code Analysis Pipeline: Una herramienta para la mejora continua

La NASA ha implementado el Code Analysis Pipeline (CAP), una arquitectura de herramientas de código abierto diseñada para identificar y corregir defectos de código de manera automatizada.

Utilizado en múltiples proyectos, CAP refuerza la calidad del software mediante análisis estáticos y dinámicos, promoviendo una cultura de mejora continua en el desarrollo de software.

Fomentando las mejores prácticas

El TDT ha consolidado las mejores prácticas de toda la NASA en documentos normativos, capacitando a los equipos en la implementación efectiva de estas pautas.

NPR 7150.2 y NASA-HDBK-2203 proporcionan un marco integral para el desarrollo de software, abarcando desde la gestión de requisitos hasta la garantía de calidad.

Los esfuerzos de capacitación y orientación técnica aseguran que estas prácticas se apliquen consistentemente en todos los proyectos de la agencia, promoviendo la eficiencia en ingeniería de software a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto.

Con información de nasa.gov.