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公開番号2025059109
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-09
出願番号2024168807
出願日2024-09-27
発明の名称組込みソフトウェアのコードの自動的なリファクタリング
出願人ローベルトボツシユゲゼルシヤフトミツトベシユレンクテルハフツング,ROBERT BOSCH GMBH
代理人アインゼル・フェリックス=ラインハルト,個人,個人,個人,個人,個人
主分類G06F 8/72 20180101AFI20250402BHJP(計算;計数)
要約【課題】ソフトウェアのコードを自動的にリファクタリングするためのコンピュータ実装方法、コンピュータシステム及びプログラムを提供する。
【解決手段】方法100は、ソフトウェアのコードを受信する110か又プロンプトを受信する120ことと、少なくとも前記コード及びプロンプトに基づいて機械学習モデルを介して前記コードをリファクタリングする140ことと、リファクタリングされたコードを評価する150ことと、事前に決定された判定基準に従った評価結果に基づいて維持する160ことと、評価結果を出力する170ことと、リファクタリングされたコードを実行する180ことと、を含む。
【選択図】図1a
特許請求の範囲【請求項１】
ソフトウェアのコードを自動的にリファクタリングするためのコンピュータ実装された方法（１００）であって、
前記方法（１００）は、
・前記ソフトウェアの前記コード（１０）を、少なくとも前記コード（１０）及びプロンプト（２０）に基づいて機械学習モデル（３０）を介してリファクタリングすること（１４０）であって、その際、前記コード（１０）がリファクタリングされる、こと（１４０）と、
・リファクタリングされたコード（４０）を評価すること（１５０）であって、その結果として評価結果が得られる、こと（１５０）と、
を含む、方法（１００）。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記ソフトウェアの前記コード（１０）をリファクタリングすること（１４０）は、
前記機械学習モデル（３０）を介して少なくとも１つのリファクタリング提案（５０）を実現すること（１４１）を含み、
前記方法（１００）は、
・前記コード（１０）をリファクタリングするための前記少なくとも１つのリファクタリング提案（５０）を、少なくとも前記コード（１０）及びさらなるプロンプト（２１）に基づいてさらなる機械学習モデル（３１）を介して生成すること（１３０）
を含む、請求項１に記載の方法（１００）。
【請求項３】
前記ソフトウェアは、技術的システム、特にサイバーフィジカルシステム、特に車両の少なくとも１つの計算ユニットを、開ループ制御、閉ループ制御、及び／又は、監視するように構成されている、
請求項１又は２に記載の方法（１００）。
【請求項４】
前記方法（１００）は、
・前記リファクタリングされたコード（４０）を、事前に決定された判定基準に従った前記評価結果に基づいて維持すること（１６０）と、
・そうでない場合には、任意選択的に、前記リファクタリングされたコード（４０）を破棄すること（１６１）と、
を含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項５】
前記リファクタリングされたコード（４０）を評価すること（１５０）は、
・前記コード（１０）と前記リファクタリングされたコード（４０）とが、少なくとも１つの事前に決定されたテストケースにおけるそれらの実行に鑑みて一致しているかどうかを検査すること
を含む、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項６】
前記少なくとも１つの事前に決定されたテストケースは、前記方法（１００）の以前の反復において弁別的であることが判明しているものである、
請求項５に記載の方法（１００）。
【請求項７】
前記リファクタリングされたコード（４０）を評価すること（１５０）は、
・任意選択的に有界モデル検査及び／又は抽象解釈を介して、前記リファクタリングされたコード（４０）が少なくとも１つの事前に決定されたコントラクトを満たしているかどうかを検査すること
を含む、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項８】
前記リファクタリングされたコード（４０）を評価すること（１５０）は、
・任意選択的に有界モデル検査を介して、前記コード（１０）と前記リファクタリングされたコード（４０）とが機能的に同等であるかどうかを検査すること
を含む、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項９】
前記リファクタリングされたコード（４０）を評価すること（１５０）は、
・前記リファクタリングされたコード（４０）が少なくとも１つの目標要求を満たしているかどうかを検査すること
を含む、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項１０】
前記リファクタリングされたコード（４０）が少なくとも１つの目標要求を満たしているかどうかを検査することは、
・前記リファクタリングされたコード（４０）にコードメトリクス及び／又はテストメトリクスを適用すること、特に保守容易性指数を計算すること
を含む、請求項９に記載の方法（１００）。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
従来技術
組込みソフトウェアは、技術的システム、特にサイバーフィジカルシステム、例えば、
車両及び／又はロボットの計算ユニットを、開ループ制御、閉ループ制御、及び／又は、監視するために使用され、通常、高い複雑度を有する。この高い複雑度に起因して、ソフトウェア及びその変更についての見通しを、特に、そのソフトウェアのライフサイクル全体（開発、テスト、生産、及び、保守）において維持することが、個々のソフトウェア技術者にとって、さらにはソフトウェア開発部門全体にとってさえも困難なものとなっている。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
コードのリファクタリング（英語：refactoring）とは、ソフトウェアの開発において、観察可能なプログラム挙動、すなわち、機能性を維持しながらコードの構造を改善することを意味する。この場合、エラー分析及び／又は機能的拡張に対するそれぞれの労力を軽減することを目標にして、例えば、可読性、理解容易性、保守容易性、及び／又は、拡張性を改善することが求められている。典型的なリファクタリングは、例えば、変数を、より分かりやすい名前にリネームすること、及び／又は、コードの一部を、独自のメソッドで抽出することである。リファクタリングにより、コードの品質、ひいてはソフトウェアの品質が高められる。しかしながら、まず始めに、リファクタリングの可能性を識別して、その後に、これに対応するリファクタリングをエラーなく実施しなければならない。さらに頻繁に変更される可能性のあるソフトウェアの高い複雑度に起因して、そして正に、コードに関して複数人の異なるソフトウェアエンジニアが従事している場合には、コードをできるだけ少ない労力で、必要であればいつでもリファクタリングすることができることが望ましいだろう。
【０００３】
技術的システムの機能性及び安全性は、常に保証されていなければならないので、ソフトウェアのコードは、相応に妥当性確認及び／又は検証（Ｖ＆Ｖ）されなければならない。特に、コードのリファクタリングは、常に高信頼性でなければならない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、本開示の基礎となる課題は、特にソフトウェアを改善するためにソフトウェアのコードを自動的に、ただし、それでもなお高信頼性に、リファクタリングすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
発明の開示
本開示の第１の一般的な態様は、ソフトウェアのコードを自動的にリファクタリングするためのコンピュータ実装された方法に関する。本方法は、ソフトウェアのコードを、少なくともコード及びプロンプトに基づいて機械学習モデルを介してリファクタリングすることであって、その際、コードがリファクタリングされる、ことを含む。本方法は、リファクタリングされたコードを評価することであって、その結果として評価結果が得られる、ことをさらに含む。
【０００６】
ソフトウェアは、技術的システム、特にサイバーフィジカルシステム、特に車両の少なくとも１つの計算ユニットを、開ループ制御、閉ループ制御、及び／又は、監視するように構成されるものとしてよい。特に、ソフトウェアは、組込みソフトウェアであるものとしてよい。本方法は、（場合によってはコンパイルされた）リファクタリングされたコード、ひいてはソフトウェアを実行することを含み得る。本方法は、電子プログラミング環境内で実施されるものとしてよい。
【０００７】
本開示の第２の一般的な態様は、機械学習モデル及び／又はさらなる機械学習モデルをさらに訓練するためのコンピュータ実装された方法であって、機械学習モデルは、ソフトウェアのコードを、少なくともコード及びプロンプトに基づいてリファクタリングするように構成されており、さらなる機械学習モデルは、コードをリファクタリングするための少なくとも１つのリファクタリング提案を、少なくともコード及びさらなるプロンプトに基づいて生成するように構成されており、本方法は、少なくとも、少なくとも１つのリファクタリングされたコード及び少なくとも１つの評価結果に基づいて、機械学習モデル及び／又はさらなる機械学習モデルを調整することを含み、少なくとも１つの評価結果は、少なくとも１つのリファクタリングされたコードを評価することによって結果的に得られる、コンピュータ実装された方法に関する。第２の一般的な態様（又は実施形態）による方法は、第１の一般的な態様（又はその実施形態）による方法に従って実施されるものとしてよいが、必ずしもそうする必要はない。
【０００８】
本開示の第３の一般的な態様は、第１の一般的な態様（又はその実施形態）によるソフトウェアのコードを自動的にリファクタリングするためのコンピュータ実装された方法、及び／又は、第２の一般的な態様（又はその実施形態）による機械学習モデル及び／又はさらなる機械学習モデルをさらに訓練するためのコンピュータ実装された方法を実施するように構成されているコンピュータシステムに関する。
【０００９】
本開示の第４の一般的な態様は、第１の一般的な態様（又はその実施形態）によるソフトウェアのコードを自動的にリファクタリングするためのコンピュータ実装された方法、及び／又は、第２の一般的な態様（又はその実施形態）による機械学習モデル及び／又はさらなる機械学習モデルをさらに訓練するためのコンピュータ実装された方法を実施するために構成されているコンピュータプログラムに関する。
【００１０】
本開示の第５の一般的な態様は、第４の一般的な態様（又はその実施形態）によるコンピュータプログラムを格納している及び／又は含むコンピュータ可読媒体又は信号に関する。
（【００１１】以降は省略されています）

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