Startup quer usar inteligência artificial para salvar sistemas em COBOL

Lançada em 1959, a sexagenária COBOL é uma das linguagens de programação mais antigas que ainda são amplamente utilizadas. O idioma, inclusive, ainda alimenta sistemas críticos de organizações de diferentes setores. Uma pesquisa divulgada em fevereiro apontou que existem entre 775 e 850 bilhões de linhas de código escritas em COBOL sendo usadas diariamente.

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Porém, enquanto muitas organizações ainda utilizam a linguagem, o número de desenvolvedores cai ano a ano. Por ser um idioma antigo, o COBOL não é tão atraente quanto Java ou Python, por exemplo, para quem está começando a programar. Portanto, não é exagero pensar que quando os atuais desenvolvedores se aposentarem, esse conhecimento se perca.

IA não vai deixar o COBOL morrer

Para manter a linguagem viva, a startup Phase Change Software está desenvolvendo uma ferramenta baseada em inteligência artificial. Batizada como COBOL Colleague, a aplicação pode ajudar neste impasse que envolve uma linguagem muito usada, mas com mais profissionais especializados nela se aposentando do que se formando.

Diferente da maior parte dos aplicativos que usam aprendizado de máquina, o COBOL Colleague não requer treinamento em um conjunto de dados. “Parte da complicação quando se trata de código-fonte é obter um repositório de código-fonte grande o suficiente para poder treinar”, explica o presidente da Phase Change, Steve Brothers.

Um outro desafio é a enorme quantidade de variáveis em um projeto. Na hora de codificar, uma operação pode ir por diferentes lugares a depender de onde e como é inserido o comando “else”. Isso potencializa o risco de explosão de caminhos para dados de treinamento, o que inviabiliza o modelo típico de treinamento de aprendizado de máquina.

“Resolvemos o problema com técnicas de IA em torno do aprendizado de máquina simbólico”, disse Brothers. “Portanto, não há um conjunto de dados de treinamento; a única entrada para nossa ferramenta é o código-fonte”, complementa Brothers.

IA pensando como gente

O uso da IA simbólica combina com uma abordagem com maior semelhança ao raciocínio de um ser humano sobre as relações de causa e efeito. Segundo Brothers, o uso dessa técnica pode ajudar a IA a raciocinar sobre esse tipo de representação interna.

Ou seja, o COBOL Colleague pega o código-fonte e usa o aprendizado de máquina simbólico e técnicas de análise estática para transformá-lo em uma compilação de modelo de causa e efeito. Isso pode ajudar programadores que não são especialistas a entender melhor e manter os códigos.

Inicialmente, o programa estará disponível para implementação em ambientes locais e vai rodar somente em Linux. O COBOL é apenas o primeiro alvo da Phase Change, que pretende se expandir para oferecer esse mesmo suporte para outras linguagens de programação.

Fonte: Venture Beat