Da anni le aziende a livello globale hanno difficoltà a trovare ingegneri del software qualificati, in grado di progettare, costruire e mantenere nel tempo programmi e sistemi informatici. Il progetto AI4SWEng “AI Engineering Suite to support Agile Efficient Software Engineering” (Suite di strumenti di intelligenza artificiale per rendere lo sviluppo dei software più agile ed efficiente, ndt.) vuole riscrivere questa narrativa, valorizzando il lavoro degli ingegneri del software, aumentandone la soddisfazione professionale, stimolando la loro creatività e riducendone lo stress.

Come? Sfruttando le potenzialità dell’intelligenza artificiale per sviluppare un metodo di creazione di software più agile, intelligente e sostenibile. Il progetto mira a sviluppare un kit di strumenti basati sull’IA per supportare l’intero processo di creazione del software, dalla progettazione alla scrittura del codice, dalla correzione fino alla gestione del software stesso, considerando anche altri aspetti importanti, quali sicurezza, etica ed efficienza energetica. Questo insieme di strumenti permetterà di rendere più veloce e affidabile la creazione di software in qualsiasi campo, riducendo il tempo di immissione sul mercato senza compromettere la qualità e la sicurezza dei prodotti.

«Questo approccio permetterà di automatizzare le fasi più macchinose del processo di sviluppo del software, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi su mansioni più specializzate e complesse», spiega Giuseppe di Fatta, professore di Machine Learning alla Facoltà di Ingegneria della Libera Università di Bolzano.

Per ottenere questo risultato sono stati coinvolti 15 partner internazionali, ognuno dei quali si concentrerà sulle diverse fasi del processo di sviluppo del software. Gli strumenti basati sull’IA sviluppati all’interno del progetto verranno testati in diverse applicazioni per verificarne la validità. Tra i casi d’uso più interessanti ci sono la creazione automatica di referti medici a partire dai dati dei pazienti, la previsione accurata della durata delle batterie dei veicoli elettrici e l’integrazione di dati geografici, climatici ed energetici per la gestione più efficiente delle reti energetiche.

Il gruppo del prof. Di Fatta porta all’interno del partenariato internazionale la sua esperienza nel campo del Machine Learning, una branca dell’intelligenza artificiale che permette ai computer di imparare dai dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo. «Prima di scrivere codice, è sui dati che bisogna intervenire: il machine learning ci aiuta a capire se sono davvero adatti allo scopo del software», spiega Andrea Rosani, ricercatore coinvolto nel progetto, «I software, infatti, non sono altro che algoritmi che elaborano dati per dare dei risultati, ma, se i dati non sono in un formato compatibile, ci saranno degli errori nel software finale». Garantire la qualità dei dati significa costruire software più affidabile fin dalle prime fasi, riducendo rischi e incertezze durante tutto il ciclo di sviluppo. Questo approccio si inserisce pienamente nella visione di AI4SWEng, che punta a rendere lo sviluppo del software più predittivo, controllabile e sostenibile.

Il progetto AI4SWEng, iniziato a dicembre 2024 e che terminerà nel 2028, è stato finanziato dal programma Horizon Europe con quasi 4,5 milioni di euro.