پیش‌بینی و کاهش خطاهای نرم‌افزاری با استفاده از هوش مصنوعی اس دیتا

این مشکلات یا خطاها می‌توانند به دلایل مختلفی مانند ورودی‌های نامعتبر، مشکلات سخت‌افزاری یا اشتباهات در منطق برنامه ایجاد شوند. با مدیریت صحیح خطاها، می‌توان از توقف ناگهانی برنامه جلوگیری کرد، تجربه کاربری را بهبود بخشید و همچنین عیب‌یابی را آسان‌تر کرد. به طور کلی، مدیریت خطا به برنامه‌نویس این امکان را می‌دهد تا برنامه‌های پایدارتر و قابل اطمینان‌تری ایجاد کند. استفاده از ابزارهای مدیریت خطا می‌تواند به شما در بهبود کیفیت نرم‌افزار و تجربه کاربری کمک کند. این ابزارها با ارائه گزارش‌های دقیق و شناسایی سریع خطاها، به شما این امکان را می‌دهند که مشکلات را به‌طور مؤثر مدیریت کنید و از بروز مشکلات آینده جلوگیری نمایید.

در صورت وجود هر نوع ابهام با سایر افراد دخیل در فرایند کار، مشورت کنید. با این کار مطمئن می‌شوید درکی که از وظیفه خود دارید با انتظارات همکارن و باقی اعضای تیم توسعه یکسان است. خطای معنایی موجود در کدهای بالا، به احتمال زیاد در طول زمان کامپایل یا اجرای آزمایشی کدها مشخص نمی‌شود. زیرا کدها هنوز بدون اعلام هیچ نوع خطای سینتکس یا استثناهای مربوط به زمان اجرا به کار خود ادامه می‌دهند. هرچند که به دلیل اشتباه در فرمول نوشته شده در تابع، مقدار ناحیه محاسبه شده غلط است.

شبکه های عصبی در لایه ارتباطی با مجموعه داده های IEC TC 10 از کار Duval آموزش داده شده است که در [54] ذکر شده است. 73 مورد خطای الکتریکی وجود دارد، 34 مورد خطای حرارتی و 48 نمونه عملکرد عادی. دستور rethrow در متلب برای ارسال مجدد یک خطا (Exception) که در بلوک catch گرفته شده، استفاده می‌شود. در ساختارهای تو در تو با این دستور می‌توان خطا را به بلوک catch بیرونی‌تر یا سطح بالاتر برنامه منتقل نمود. ما برای رشد و پیشرفت در زندگی و افزایش کیفیت آن نیاز داریم تا آموزش ببینیم، انسان های موفق همواره در حال آموزش دیدن، کسب تجربه و مهارت هستند.

در این مثال از تابع ساده‌ای استفاده کرده‌ایم که عملیات محاسباتی فشرده‌ای را انجام می‌دهد. «خطای مربوط به عبور از محدودیت زمانی خاص» (Time Limit Exceeded Error) را به نام «خطای پایان فرصت» (Timeout Error) نیز می‌شناسند. این خطا زمانی روی می‌دهد که برنامه یا عملیات خاصی در آن، برای به پایان رساندن کار خود نسبت به مقدار مجاز، زمان بیشتری را صرف می‌کند. این خطا معمولا در سناریو‌هایی روی می‌دهد که در آن‌ها برای انجام وظایف خاص یا همه وظایف، محدوده زمانی مشخصی تعیین شده است. به عنوان مثال‌هایی از این نوع عملیات با محدودیت زمانی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد. ابزارها و سرویس‌های زیادی برای انجام عملیات Load-Testing در دسترس هستند که با کمک آن‌ها می‌توان رفتار کدها را در شرایط فشار کاری بالا - استفاده توسط چندین کاربر مختلف به صورت همزمان - بررسی کرد.

نتایج گزارش شده نشان می دهد که سیستم قادر است به درستی نه تنها نوع خطا را پیش بینی کند بلکه زمانی را که انتظار می رود این خطارخ دهد را نیز پیش بینی می کند. این مورد یکی از فواید مهم کار ما است؛ زیرا یک قدم بالاتر از سایر تحقیقات در متون علمی مرتبط با طبقه بندی خطا در ترانسفورماتورهای قدرت است. هنگامی که این تجهیزات از کار بیفتند، مشترکین خانگی، صنایع و بیمارستان ها، به عنوان چند نمونه به نوعی دچار مشکل می شوند. علاوه بر این، یک وقفه ناخواسته در تامین برق می تواند جریمه سنگینی به شبکه قدرت وارد کند. در زمینه ترانسفورماتورهای قدرت، مطالعات متعدد در زمینه های حفاظت، نظارت و تشخیص قابل توجه است، به عنوان مثال[1-5] را ببینید.

در نرم افزار متلب، می‌توان تعیین کرد که یک برنامه چگونه به انواع مختلف خطاها پاسخ دهد. مثلا از کاربر بخواهیم که ورودی بیشتری داشته باشد، یا اطلاعات هشدار را نمایش دهد و یا شاید محاسبه را با استفاده از مقادیر پیش فرض تکرار کند. قابلیت‌های رسیدگی به خطا در متلب به برنامه‌های شما کمک می‌کند تا شرایط خطای خاص را بررسی کرده و بسته به موقعیت، کد مناسب را اجرا کنند. به این دسته از خطاها به اصطلاح «خطاهای زمان اجرا» (Runtime errors) می‌گویند. همانگونه که گفتیم، مدیریت خطا به معنای پیش‌بینی و مقابله با مشکلاتی است که ممکن است در هنگام اجرای یک برنامه رخ دهد. این مشکلات یا خطاها می‌توانند به دلایل مختلفی مانند ورودی‌های نامعتبر، مشکلات سخت‌افزاری، یا حتی اشتباهات در منطق برنامه ایجاد شوند.

به منظور رسیدن به کیفیت بالا و کاهش محدودیت‌ها، مدیران همواره سعی کرده‌اند تا بخش‌های مستعد خطا را در نرم‌افزار پیش‌بینی نمایند و منابع مذکور را به صورت موثری به این بخش‌ها اختصاص دهند. مثلاً برای تعریف رشته متنی معمولاً آن را درون علامت کوتیشن می‌گذاریم. اگر یک رشته متنی به صورت زیر تعریف کنیم، کد ما دارای خطای نحوی است چون در ابتدای آن " قرار نداده‌ایم. ابتدا چهار ارور اصلی در برنامه نویسی را بررسی کرده و در انتها ۲ نوع غیرمعمول‌تر را معرفی خواهم کرد. در این مقاله، به بررسی مفهوم Exception Handling در MATLAB، روش‌های پیاده‌سازی آن و مثال‌های کاربردی خواهیم پرداخت. داده های شخصی شما برای پشتیبانی از تجربه شما در این وب سایت، برای مدیریت دسترسی به حساب کاربری شما و برای اهداف دیگری که در حفظ حریم خصوصی ما شرح داده می شود مورد استفاده قرار می گیرد.

یکی از خطاهای معروف زمان اجرا در برنامه نویسی، عملیات تقسیم بر صفر است. می‌دانیم که تقسیم هر عددی بر صفر، یک مقدار تعریف نشده به شمار می‌آیند. حال اگر ما یک ماشین حساب نوشته باشیم که دو عدد ورودی از کاربر و عملگر را گرفته و حاصل را برمی‌گرداند. کشف کردن و رفع این‌گونه خطاها بسیار دشوار است زیرا ممکن است برنامه در حالتی خاص جواب درست بدهد و در حالتی دیگر جواب نادرست برگرداند. سیستم پیشنهادشده برای شناسایی خطا، مکانیسم های تکاملی و ارتباطی را در یک سیستم مرکب ترکیب می کند.

اپلیکیشن‌های موبایل نیز مانند دیگر نرم‌افزارها دچار خطاهای مختلفی می‌شوند که می‌توانند تجربه کاربری را تحت تأثیر قرار دهند. مدیریت خطاها در این اپلیکیشن‌ها به دلیل نوع کاربری و محدودیت‌های دستگاه‌های موبایل، چالش‌های خاص خود را دارد. در این مکمل، به بررسی چگونگی مدیریت خطاها در اپلیکیشن‌های موبایل می‌پردازیم. با پیش‌بینی مشکلات ممکن و انجام تست‌های مناسب می‌توانید به‌راحتی از بروز خطاها جلوگیری کنید. ثبت و گزارش‌گیری از خطاها (logging) یکی دیگر از تکنیک‌های مؤثر برای مدیریت خطاهاست.

برای رسیدن به این مهارت پیشنهاد می‌کنیم که فیلم آموزش کدنویسی تمیز Clean Code برای برنامه نویسی را از فرادرس مشاهده کنید. به منظور کمک به مخاطبان مجله، لینک این فیلم را در پایین نیز قرار داده‌ایم. Exception Handling به فرآیند مدیریت خطاها و استثناها در طول اجرای برنامه گفته می‌شود. هدف اصلی این فرآیند، جلوگیری از توقف ناگهانی برنامه و ارائه راه‌حل‌های جایگزین یا پیام‌های خطای مناسب به کاربر است. در MATLAB، این کار معمولاً با استفاده از ساختارهای کنترلی مانند try، catch و throw انجام می‌شود. در طراحی بهینه سامانه‌های تشخیص خطا، از روش‌های مختلفی مانند استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، شبکه‌های عصبی، مدل‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

این امر می‌تواند به این معنی باشد که تعمیرات و نگهداری‌های پیشگیرانه به طور دقیق‌تری انجام شود، و در نتیجه، احتمال تعمیرات ناگهانی و هزینه‌های ناشی از آن‌ها کاهش می‌یابد. اگر چنین موقعیت‌هایی به درستی مدیریت نشوند، این نوع از خطاها ممکن است مانند خطایی در کدها در نظر گرفته شوند. حتی با اینکه مشکل اصلی در کاربری است که API کدهای برنامه را فراخوانی کرده، بازهم شناسایی و رفع مشکل، سخت است. زیرا در اثر ایجاد چنین خطاهایی برای هر دو طرف کاربر و برنامه نویس سردرگمی و ابهام ایجاد می‌‌شود. خطاهای زمان اجرا خطاهایی هستند که در هنگام کامپایل تشخیص داده نمی‌شوند و رخ دادن آن‌ها به هنگام اجرای برنامه یا در شرایطی خاص اتفاق می‌افتند و باعث ازکارافتادن نرم‌افزار می‌گردند. این خطاها چون در زمان اجرای برنامه و در شرایط خاص اتفاق می‌افتند استثنا نامیده می‌شوند.

در این مقاله، یک سیستم شناسایی خطای هوشمند دریافت داده ها مبتنی بر سیستم شناسایی برای نظارت روی عملکرد سالم ترانسفورماتورهای قدرت ارائه شده است. سیستم پیشنهادی بر اساس یک معماری کلی برای مدل-سازی سیستم های شناسایی خطا اجرا می شود. زبان C# دارای مجموعه‌ای از استثناهای از پیش تعریف شده است که در فضای نام System قرار دارند. این استثناها شامل موارد رایجی مانند خطاهای منطقی و مشکلات سیستم می‌شوند. به صورت کلی بدنه هر یک از دستورهای try ، except ، else ، finally به خودی‌خود می‌توانند شامل یک دستور try/except/else/finally دیگر باشد.

لایه ارتباطی از یادگیری گروهی برای دستیابی به دقت و استحکام بیشتر استفاده می کند. یادگیری گروهی می تواند طبقه بندی های مختلف را بر اساس یادگیری ماشین ترکیب کند که در متون علمی و روش های آماری موجود است. لایه نمادین از یک روش تکاملی و یک مدل آماری برای دینامیک تغییرات غلظت گاز استفاده می کند. متن خطا نیز شامل نام تابعی است که خطا را ایجاد کرده (در این مورد surf). با کلیک روی خطا، متلب فایل تابع را باز کرده و محلی که خطا از آنجا شروع شده را نمایش می‌دهد.

گاهی اوقات خطای ما در کدها نیست، بلکه در نحوه تحلیل و تعریف الگوریتم برنامه است. این خطا مربوط به زمان نوشتن کدهای برنامه (قبل از کامپایل و اجرا شدن) است. در ادامه با انواع خطا در برنامه نویسی که ممکن است با آن مواجه شوید آشنا خواهیم شد. از آنجا که معماری پیشنهادشده انعطاف پذیر است، می توان از آن برای کاربردهای مختلف استفاده کرد. با توجه به این ویژگی ها، کاربرد معماری برای دیگر برنامه های کاربردی شناسایی و پیش بینی گسترده است. علاوه بر این، سامانه شناسایی خطای پیشرفته، استفاده عمومی از سیستم های قدرت الکتریکی است.

در اینجاست که برنامه‌نویس باید شرایطی را محیا نماید تا در صورت بروز چنین مشکلات غیرقابل‌پیش‌بینی نرم‌افزار به‌طور کامل از سرویس‌دهی بازنماند. به عنوان کار آتی، قصد داریم دقت لایه ارتباطی را با تست سایر روش های یادگیری ماشین در سیستم بهبود دهیم. به کارگیری سیستمهای تشخیص خطا نقش اساسی در بهبود بهره برداری سیستمهای صنعتی و پیشگیری از وقایع منجر به خسارات سنگین دارد. طراحی کنترل فیدبک معمولی برای یک سیستم پیچیده، در شرایط خطای actuators ، sensors یا دیگر مولفه های سیستم ، ممکن است منجر به عملکرد نامطلوب یا حتی ناپایداری سیستم شود. برای غلبه بر این ضعفها ، شیوه جدیدی از طراحی کنترل کننده ها بوجود آمده، به این صورت که با حفظ عملکرد و پایداری مطلوب سیستم ، خطاهای مولفه های سیستم را تحمل می کند . برای رسیدن به این اهداف کنترل کننده هایی به نام Fault-tolerant control systems (FTCS) وجود دارند .

پیام های خطا باید به صورت واضح و قابل درک به کاربران ارائه شود و از اصطلاحات فنی اجتناب شود. آنها باید راهنمایی هایی را در مورد چگونگی حل این مشکل ارائه دهند یا با چه کسی برای کمک تماس بگیرند. خطای مربوط به عبور از محدودیت زمانی خاص، معمولا در شرایط زیر، روی می‌دهد. برای جلوگیری از این خطا، اطمینان حاصل کنید که همهٔ کتابخانه‌های مورد نیاز به‌درستی نصب شده‌اند. برای جلوگیری از این خطا، قبل از دسترسی به منابع، بررسی کنید که آیا منابع موجود هستند یا خیر.

این یکی از رایج‌ترین روش‌ها برای مدیریت خطا در بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی است. با مدیریت مناسب خطا، برنامه شما حتی در مواجهه با شرایط غیرمنتظره، همچنان به کار خود ادامه می‌دهد و از توقف ناگهانی جلوگیری می‌کند. هنگام مدیریت یک استثنا، اغلب مفید است که اطلاعات استثنای اصلی را حفظ کنید. Exception chaining به شما امکان می دهد تا یک استثنا جدید ایجاد کنید و در عین حال استثنا اصلی را به عنوان علت آن در نظر بگیرید. با داشتن مدل‌های آموزش داده شده، می‌توان به سادگی خطاهای جدیدی که در آینده رخ می‌دهند را پیش ‌بینی کرد و اقدامات لازم برای جلوگیری از این خطاها را انجام داد.

این نوع خطاها در زمان اجرای برنامه به وجود می‌آیند و معمولاً ناشی از مشکلاتی مانند دسترسی به متغیرهای نامعتبر یا تقسیم بر صفر هستند. در مجموعه آموزش برنامه نویسی مقدماتی تا پیشرفته فرادرس درباره زبان‌های‌ برنامه نویسی مختلف، فیلم‌های آموزشی متنوعی را تهیه کرده‌ایم. در قسمت پایین، چند مورد از فیلم‌های سطح بالا و تخصصی مربوط به زبان‌های برنامه نویسی مختلف را معرفی کرده‌ایم. از آن‌جا که معمولا خطاهای معنایی به دلیل وجود اشتباهات کوچک در درک روش صحیح کار کدها به وجود می‌آیند، فرایند کشف و برطرف کردنشان سخت است. در کادر زیر، مثال ساده‌ای از بروز «خطاهای معنایی» (Semantic Errors) را در کدهای پایتون پیاده‌سازی کرده‌ایم. اگر کدهای بالا را به صورت دو فایل مجزا از هم - فایل اول تا خط ۸ و فایل دوم از خط ۹ به بعد - بنویسیم.

اگر در نوشتن یک برنامه به زبان مورد نظر، اصول (دستور گرامری) آن زبان را رعایت نکنیم، با خطای دستوری در برنامه نویسی مواجه خواهیم شد. بعد از بدنه اصلی مدیریت خطا می‌آید و اگر خطایی در بدنه برنامه اتفاق نیفتد اجرا می‌شود در غیر این صورت اجرا نخواهد شد. در اینجا نوع استثنایی است که امکان دارد اتفاق بیفتد به این معنی که اگر این خطا اتفاق افتاد این تکه کد را اجرا کن. اگر این قسمت خالی باشد به این معناست که هر خطایی از هر نوعی که باشد توسط این مکانیسم بررسی می‌شود که به آن مکانیسم عمومی نیز می‌گویند. دو کلمه کلیدی else و finally نیز در این ساختار وجود دارد که استفاده از آن‌ها برای برنامه‌نویس اختیاری است. با این وجود، از اطلاعات موجود از [37] استفاده می کنیم، با داده های ارائه شده توسط یک شرکت که کار نظارت بر ترانسفورماتورها، ثبت غلظت گاز و تاریخ جمع آوری این داده ها را انجام می دهد.

در ادامه شما را با دلایل اهمیت مدیریت خطا در برنامه نویسی آشنا می‌کنیم. با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان کد نرم‌افزاری را تحلیل کرده و نکاتی را برای بهینه‌سازی کد پیشنهاد داد. این بهینه‌سازی‌ها می‌توانند علاوه بر افزایش کارایی، به کاهش خطاهای نرم‌افزاری نیز منجر شوند. شبکه‌های عصبی مصنوعی به خصوص شبکه‌های عمیق، می‌توانند الگوهای پیچیده و غیرخطی را در داده‌ها شناسایی کنند. استفاده از این روش‌ها می‌تواند در پیش‌بینی خطاهای نرم‌افزاری دقت بالایی داشته باشد. رسیدگی به خطا، فرآیند پیش بینی، شناسایی و پاسخ به موقعیت های غیرمنتظره یا ناهنجاری هایی است که در طول اجرای یک برنامه نرم افزاری رخ می دهد.

کامپیوتری که برنامه‌های خود را در آن توسعه داده یا اجرا می‌کنیم، مقدار ثابتی از انواع منابع را برای اجرای برنامه‌ها تخصیص می‌دهد. اگر چیزی در کدها باشد که کامپیوتر را مجبور به اختصاص منابع بیشتر کند، احتمال روبه‌رو شدن با «خطای منبع» (Resource Error) وجود دارد. برای جلوگیری از رویدادن این خطا‌ها می‌توان از نوع خاصی از تست‌های نرم‌ افزار به نام تست‌های عملکردی استفاده کرد. وجود تست‌های عملکردی که همیشه شامل موارد بحرانی مانند صفر و اعداد منفی هستند، یکی از بهترین روش‌ها برای شناسایی این خطاها و در صورت نیاز رفع آن‌ها است. اما با امکاناتی که زبان‌های برنامه‌نویسی در اختیار ما قرار داده‌اند می‌توانیم آن‌ها را مدیریت کنیم.

به عنوان مثال، در سیستم‌های توزیع برق، هوش مصنوعی می‌تواند به صورت خودکار تغییرات ولتاژ، جریان و فرکانس را نظارت کند و در صورت وجود هر گونه خطا، به صورت خودکار اعلام آن را انجام دهد. همچنین، در سیستم‌های صنعتی، هوش مصنوعی می‌تواند به صورت خودکار فرایندهای تولید و کنترل کیفیت را بهبود بخشد. بنابراین، هوش مصنوعی قادر است به صورت خودکار خطاها را شناسایی کند، اما نمی‌تواند آن‌ها را به صورت خودکار رفع کند. به همین دلیل، پس از شناسایی خطا توسط هوش مصنوعی، نیاز به مداخلات انسانی برای رفع آن است. یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در بهبود امنیت نرم‌افزارها، شناسایی و پیش‌بینی حملات سایبری است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل الگوهای حملات سایبری و مطالعه رفتار کاربران، به شناسایی و پیش‌بینی حملات سایبری کمک کنند و از بروز آن‌ها جلوگیری کنند.

استثناهای سفارشی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند که خطاها را با جزئیات بیشتر مشخص کنند و پیام‌های قابل فهم‌تری ارائه دهند. در بسیاری از مواقع، استثناهای پیش‌فرض C# کافی نیستند و نیاز به تعریف استثناهای خاص برای برنامه وجود دارد. با استفاده از ارث‌بری از کلاس پایه Exception، می‌توان استثناهای سفارشی ایجاد کرد. اطلاعات شخصی شما برای پردازش حساب کاربری شما و پشتیبانی از تجربه شما در این وبسایت و برای اهداف دیگری که در حفظ حریم خصوصی توضیح داده شده است استفاده می‌شود. در این نوع خطاها، برنامه اجرا می‌شود اما نتیجه‌ی نادرست تولید می‌کند.