AI-tool tikt verkwistende ontwikkelaar op de vingers

De oplossing komt in de vorm van DiffProf, een tool dat kunstmatige intelligentie inzet om de code-onderdelen op te sporen die voor verbetering vatbaar zijn zodat zij bij de uitvoering minder energie vragen van de accu. DiffProf suggereert ook wat die verbeteringen zouden kunnen zijn.

DiffProf werd ontwikkeld door onder meer Y. Charlie Hu, een hoogleraar aan de Purdue University in West Lafayette in de Amerikaanse staat Indiana. Hu is ook oprichter en CEO van het bedrijf Mobile Enerlytics, een spin-off die zich toelegt op het geautomatiseerd testen van code. In 2012 ontwikkelde zijn groep ook al software-gereedschap genaamd Eprof, dat in staat was energieverspillende code te indentificeren. DiffProf bouwt voort op die kennis en het team van Hu heeft bovendien het onderdeel toegevoegd dat de ontwikkelaar ook suggesties voor verbetering geeft. "Tot nu toe wisten veel ontwikkelaars niet wat ze aan moesten met de informatie die ze over energieverbruik kregen", zegt Hu.

Nu alleen voor Android-apps

Hoe code wordt uitgevoerd kan enorm verschillen tussen twee apps die dezelfde taken uitvoeren. DiffProf vergelijkt de manier waarop code taken uitvoert met behulp van zogeheten 'call trees' van vergelijkbare taken en laat dan zien waarom de ene code meer energie verbruikt dan de andere. DiffProf is ontwikkeld met behulp van subsidie van de Amerikaanse National Science Foundation. Het gereedschap is nu nog alleen beschikbaar voor het analyseren van Android-apps.