05.11.2020

Nagarro: Wie mit AI der Software-Testing-Aufwand reduziert werden kann

Testing und Testautomatisierung gehören zu den am stärksten wachsenden Services im Zuge der Digitalisierung. Der Bedarf an Spezialisten für diese zeitaufwendige, größtenteils manuelle Aufgabe steigt weiter an und wird in vielen Unternehmen zunehmend zum Flaschenhals für Innovationsprojekte. Eine mögliche Lösung zeichnet sich nun in einem innovativen Praxis-Experiment des Software- und Digitalisierungsspezialisten Nagarro ab.
/artikel/nagarro-software-testing
Nagarro
Das FH Technikum Wien ist unter anderem ein Forschungspartner | (c) FH Technikum Wien
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Das durch die FFG geförderte Nagarro Forschungsprojekt „AI4T“ (Articial Intelligence for Testing) untersucht die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz in der Testautomatisierung. 

Nach rund einem Jahr bestätigt sich jetzt Nagarros These: Kosten und Zeiteinsatz für Software-Testing konnten durch künstliche Intelligenz bereichsabhängig um 38 bis 75 Prozent reduziert werden. Umfang, Trefferquote und Relevanz der durchgeführten Testfälle wurden mithilfe selbstlernender Systeme deutlich erhöht, der Analyse-Aufwand von Testergebnissen auf ein Viertel reduziert. Zwar bleiben menschliche Testing-Kapazität und Expertise auch künftig unverzichtbar, aber die Arbeit wird produktiver und somit das Berufsbild positiv beeinflusst.

Nagarro Software-Testing

Das Forschungsprojekt AI4T zielt darauf ab, den stark ansteigenden Testing-Bedarf mithilfe von Artificial Intelligence zu entlasten. Software-Test Lösungen sind laut Nagarro für die digitale Welt überlebensnotwendig und unverzichtbar. Ungetestete Applikationen bergen existenzielle Risiken, wodurch Testing und Qualitätssicherung bestimmende Faktoren für neue Innovationsprojekte sind.

Thomas Steirer, Projektleiter und Experte im internationalen Nagarro Testing Competence Team in Wien, über die Vorteile: „Wenn es uns gelingt, Test-Lifecycles weitgehend zu automatisieren, ist das ein Meilenstein für die Qualitätssicherung und für künftige softwarebasierende Innovationsprojekte weltweit.“

Thomas Steirer, AI4T Projektleiter, Nagarro |(c) B.V.Ederer, Photosandmore.at

Forschung unter realen Bedingungen

Das Ergebnis des ersten Jahres basiert auf vier von insgesamt neun geplanten Use Cases, für die Nagarro u.a. den Flughafen Wien als Projektpartner gewinnen konnte. Gearbeitet wurde mit anonymisierten Testdaten aus praxisnahen Szenarien. Das Forschungsprojekt ist für insgesamt drei Jahre bis 2022 ausgelegt.

(c) Grabner

FH Technikum Wien als Forschungspartner

Mit der FH Technikum Wien ist außerdem ein renommierter Forschungspartner involviert, um die nächste Generation in das Projekt AI4T einzubinden. 

Philipp Urbauer, FH-Technikum Wien Forschungskoordinator  für „Data-Driven, Smart & Secure Systems, über die Forschungspartnerschaft: „Im Forschungsschwerpunkt ‚Data-Driven, Smart & Secure Systems‘ der FH Technikum Wien stellen wir praxisnahe angewandte Forschungsthemen in den Mittelpunkt, wie in diesem Fall aktuelle Ansätze der künstlichen Intelligenz. Durch die aktive Einbeziehung der Studierenden fließt zukunftsorientiertes Wissen direkt in die Lehre ein, werden Fähigkeiten, Wissen und eine erweiterte Kompetenz im Berufsfeld erworben.“

Nagarro: Software-Testing und Job-Perspektiven in diesem Bereich


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Rendering der geplanten AI Heat Factory in Helsinki | (c) OnZero
Rendering der geplanten AI Heat Factory in Helsinki | (c) OnZero

Mit seinem Konzept, die Abwärme von Servern zum Heizen zu nutzen, ist das Wiener Unternehmen OnZero auch innerhalb Österreichs nicht alleine – brutkasten berichtete etwa über die beiden Tiroler Startups Serwas, das ebenfalls KI-Abwärme nutzt, und 21energy, das Bitcoin-Mining-Heizschwammerl für den Privatgebrauch anbietet. Das Projekt, mit dem OnZero nun an die Öffentlichkeit ging, hat aber eine andere Größenordnung.

AI Heat Factory in Finnland geplant

Die Rede ist von einer „AI Heat Factory“ in der finnischen Hauptstadt Helsinki mit einer jährlichen Wärmeproduktion von rund 525.000 Megawattstunden. Damit sollen nicht weniger als 70.000 Haushalte per Fernwärme beheizt werden. Gleichzeitig soll damit der große Bedarf an Rechenleistung für KI besser gedeckt werden. „Wir haben OnZero mit dem klaren Ziel gegründet, die Kosten für KI zu senken, indem wir eine leistungsstarke KI-Infrastruktur mit der effizienten Rückgewinnung und produktiven Nutzung von Serverwärme kombinieren“, erklärt Ali Siddiqui, CEO von OnZero.

Finnischer Partner Helen nutzt Server-Abwärme schon seit 2010

Das Wiener Unternehmen kooperiert für das Projekt, dessen Start für kommendes Jahr geplant ist, mit dem finnischen Energieunternehmen Helen. Dieses bringt Erfahrungswerte mit: Bereits seit 2010 nutzt man die Abwärme von Serverzentren für die Fernwärme. Im neuen Projekt will man gemeinsam bis zu 99 Prozent der Server-Abwärme durch ein wasserbasiertes System einfangen und nutzen, heißt es in einer Aussendung. „Unser Ziel ist es, die Energieerzeugung durch Verbrennung bis 2040 auslaufen zu lassen, und die Nutzung von Abwärme spielt eine wichtige Rolle dabei“, kommentiert Tuukka Toivonen, COO für Strategie und M&A bei Helen.

Investor und ehemaliger pakistanischer Botschafter in den USA als CEO

OnZero geht auf das von Alexander Dietrich und Vlado Stanic gegründete Wiener Startup Blockbase zurück, das auf Krypto-Mining aufbaute. Die beiden sind nach wie vor als Geschäftsführer des Unternehmens eingetragen. Dieses befindet sich aber mittlerweile über eine Holding überwiegend im Besitz ausländischer Investoren, die das C-Level stellen. CEO Ali Siddiqui hält über seine Gesellschaft den größten Anteil. Der Investor war unter anderem pakistanischer Botschafter in den USA. CFO ist der frühere Steyr-Motors-CFO Christoph Cerar, COO ist der internationale Manager Stephen Smith.

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AI Summaries

Nagarro: Wie mit AI der Software-Testing-Aufwand reduziert werden kann

  • Das durch die FFG geförderte Nagarro Forschungsprojekt „AI4T“ untersucht die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz in der Testautomatisierung.
  • Nach rund einem Jahr bestätigt sich jetzt Nagarros These: Kosten und Zeiteinsatz für Software-Testing konnten durch künstliche Intelligenz bereichsabhängig um 38 bis 75 Prozent reduziert werden.
  • Umfang, Trefferquote und Relevanz der durchgeführten Testfälle wurden mithilfe selbstlernender Systeme deutlich erhöht, der Analyse-Aufwand von Testergebnissen auf ein Viertel reduziert.
  • Das Forschungsprojekt ist für insgesamt drei Jahre ausgelegt bis 2022.
  • Mit der FH Technikum Wien ist außerdem ein renommierter Forschungspartner involviert, um die nächste Generation in das Projekt AI4T einzubinden.
  • Philipp Urbauer, FH-Technikum Wien Research Coordinator für „Data-Driven, Smart & Secure Systems, über die Forschungspartnerschaft: „Im Forschungsschwerpunkt ‚Data-Driven, Smart & Secure Systems‘ der FH Technikum Wien stellen wir praxisnahe angewandte Forschungsthemen in den Mittelpunkt, wie in diesem Fall aktuelle Ansätze der künstlichen Intelligenz.

AI Kontextualisierung

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  • Philipp Urbauer, FH-Technikum Wien Research Coordinator für „Data-Driven, Smart & Secure Systems, über die Forschungspartnerschaft: „Im Forschungsschwerpunkt ‚Data-Driven, Smart & Secure Systems‘ der FH Technikum Wien stellen wir praxisnahe angewandte Forschungsthemen in den Mittelpunkt, wie in diesem Fall aktuelle Ansätze der künstlichen Intelligenz.

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