Використання штучного інтелекту для автоматизації тестування програмного забезпечення на етапах життєвого циклу розробки (SDLC): аналітичний огляд

Анотація

У статті було проведено аналіз і огляд сучасних досліджень та практичних методів застосування штучного інтелекту (ШІ) для автоматизації тестування програмного забезпечення (ПЗ). Предмет аналізу — використання методів машинного навчання (ML), глибокого навчання (DL) та великих мовних моделей (LLM) для автоматизації процесу тестування і перевірки якості на різних етапах життєвого циклу розробки (SDLC), а саме на етапах розробки, тестування, розгортання та підтримки ПЗ. Було детально проаналізовано 37 джерел, пов'язаних з темою роботи. Для кожного з джерел описано і проаналізовано проблему, яка розглядалася, і отримані в ньому результати. Були виділені ключові підходи і методи, зокрема генерація тестів на основі LLM, гібридизація з пошуковим тестуванням (SBST), автоматичне рев’ю коду, передбачення дефектів, інтелектуальна пріоритизація тестів у CI/CD та self-healing автоматизація. Наведено порівняння і кількісні метрики ефективності інструментів, визначено відкриті проблеми в цій області.