Testing

Von Jahr zu Jahr wird unser Leben abhängiger von Software. Da die Software immer mehr von maschinellem Lernen (ML) oder Künstlicher Intelligenz (KI) bestimmt wird, wird das Verhalten eines Systems weniger leicht vorhersehbar sowie schwieriger zu testen und zu validieren. Und manchmal konfrontiert uns die KI-optimierte Software sogar mit sogenannten „schwarzen Schwänen“ – also völlig unerwarteten E..

Änderungen von Anforderungen, Anpassungen in Designs und Programmabläufen sind willkommen und zwingend notwendig, um am schnelllebigen Markt von Softwareprodukten bestehen zu können. Hierbei gilt es nicht nur, Software zu ändern, auch die Qualitätssicherung muss kontinuierlich angepasst werden. Ein Großteil des Aufwands besteht in der Anpassung des Testfallkatalogs. Ein wiederkehrender, fehleranfä..

Digitale Zwillinge und IoT beeinflussen bereits viele Aspekte unseres Lebens, auch in der Gesundheitsversorgung. Mit diesen Technologien ist es möglich, eine digitale Kopie eines Medizingeräte-Netzwerks zu erstellen, die den Netzwerkstatus in Echtzeit überwacht. Als Online-Validierungslabor kann der digitale Zwilling die Absicherung und Validierung der klinischen Prozesse und technischen Umgebung ..

Der Boom in der Entwicklung von Systemen mit Künstlicher Intelligenz (KI) ist allgegenwärtig. Die Erwartungen an diese Systeme sind hoch. Zugleich war es noch nie so leicht, mit frei verfügbaren Tools Maschinelles Lernen wie Deep Learning einzusetzen. Dieser Euphorie steht leider oft eine große Ernüchterung entgegen: Die KI bringt nicht die erhoffte Leistung. Der Artikel beleuchtet die gerne übers..

Künstliche Intelligenz (KI) und Softwaretest sind zwei wichtige Themen der heutigen Software- und Systementwicklung. Die Anwendung mit- oder aufeinander birgt die Chance für enorme Synergien.