Vier ton voor ontwikkeling zelflerende software

Mensen construeren als het ware een mentaal ‘toestandsdiagram’ en weten in welke toestand een apparaat of programma zich bevindt en welke toestandsovergangen plaatsvinden als gevolg van welke invoer.

Projectaanvrager Vaandrager: "We gaan in het project ITALIA (Integrating Testing And Learning of Interface Automata) software ontwikkelen om computers zover te krijgen dat ze zelf toestandsdiagrammen leren, door systematisch zelf knoppen in te drukken en te zien en te leren wat gebeurt. Met deze software kan een belangrijke klasse van modellen – de toestandsdiagrammen – automatisch worden geleerd door black box interactie met de software."

Complexe apparaten
Er is al software voor het leren van kleine toestandsdiagrammen (tot 30.000 toestanden), maar die is niet geschikt voor het leren van het gedrag van realistische ICT-toepassingen zoals kopieermachines. De meeste apparaten werken met zeer complexe in- en uitvoeracties. Zelfs een simpel apparaat met een geheugen van slechts 450 bytes heeft potentieel een toestandsdiagram met meer mogelijke toestanden dan het aantal atomen in het universum.

De nieuwe technologie zal volgens de informatici zeer effectief kunnen zijn voor softwarecomponenten die zich richten op besturing, zoals netwerkprotocollen en besturingssoftware voor embedded systemen.