Mejorando los Cambios de Software con Aprendizaje Automático

¡El software está por todas partes! Desde apps móviles hasta programas de computadora, dependemos de ellos tanto para divertirnos como para trabajar. Pero a medida que el software se vuelve más grande y complejo, hacer cambios puede ser complicado. A veces, cuando cambias una parte, necesitas cambiar otra que está conectada. Esto se conoce como una “relación de co-cambio.” Imagina que los frenos y el motor de tu coche necesitan reparaciones al mismo tiempo; si solo te concentras en uno, podrías acabar con un desastre.

Entonces, ¿cómo hacen los desarrolladores para averiguar qué partes del software necesitan cambiar juntas? Tradicionalmente, han tenido que confiar en su memoria, experiencia y documentación desordenada. Spoiler: no es el método más efectivo. Ahí es donde entramos nosotros con una manera más inteligente de ayudar.

#El Desafío del Cambio

Los grandes sistemas de software pueden ser como una comunidad unida. Cuando un miembro recibe un cambio, otros podrían necesitar cambiar también. Esto es especialmente cierto para los métodos en programación; piénsalo como funciones útiles que hacen tareas específicas. Si un método se actualiza, otros que trabajan de cerca con él también podrían necesitar atención.

Detectar estas relaciones de co-cambio puede ser difícil. Los métodos anteriores a menudo tenían muchas falsas alarmas; señalaban demasiados cambios no relacionados. Imagina un detector de humo que se activa cada vez que alguien hierve agua; crea pánico sin razón.

Para abordar este problema, necesitamos un enfoque mejor. En lugar de solo mirar los cambios específicos realizados, debemos considerar el contexto más amplio; generalmente se encuentra en algo llamado “pull requests,” que son como cambios grupales hechos juntos.

#Una Nueva Manera de Clasificar Co-Cambios

Decidimos traer un poco de poder cerebral de aprendizaje automático, que es como enseñar a las computadoras a aprender de los datos. ¿Y si pudiéramos entrenar un modelo que ordene qué métodos son más propensos a cambiar juntos? Esto se llama un método de “aprendizaje para clasificar” (LtR). Es como darle a un asistente virtual una lista de tareas y pedirle que elija las más importantes en las que concentrarse.

Nuestra idea es calcular cuántas veces han cambiado juntos los métodos en el pasado y clasificarlos en función de eso. Cuanto más han trabajado juntos, más alto estarán en la lista de cosas a revisar. De esta manera, los desarrolladores saben a dónde dirigir su atención.

Hicimos pruebas en 150 proyectos de Java de código abierto (¡eso es un montón!). Con más de 41 millones de líneas de código, definitivamente tuvimos mucho trabajo. Pero descubrimos que nuestro método funciona bastante bien, especialmente con el modelo Random Forest. Piensa en ello como un sistema de votación súper inteligente donde muchas pequeñas decisiones llevan a una respuesta sólida.

#¿Qué Estamos Probando Realmente?

Cuando profundizamos en nuestras pruebas, tenemos curiosidad sobre algunas preguntas clave:

1. ¿Qué tan bien clasifica nuestro modelo los métodos co-cambiados? Queremos ver si es bueno prediciendo qué métodos probablemente cambiarán juntos.

2. ¿Puede nuestro método superar a los métodos tradicionales de clasificación? No solo queremos ser mejores; queremos cambiar las reglas del juego.

3. ¿Qué características son más importantes para hacer predicciones precisas? Algunas características podrían ser más críticas que otras, y saber esto puede ayudar a optimizar el proceso.

4. ¿Cuánto tiempo puede permanecer nuestro modelo preciso? Si se queda obsoleto demasiado rápido, necesitaremos actualizarlo, y eso puede ser un problema.

#¡Hora de Probar!

Para evaluar nuestro método, creamos varios experimentos. Primero, construimos un “conjunto de datos dorado” a partir de los cambios pasados entre diferentes métodos. Este conjunto se dividió en partes de entrenamiento y prueba. La parte de entrenamiento ayuda al modelo a aprender, y la parte de prueba nos ayuda a ver qué tan bien ha aprendido el modelo.

Con el entrenamiento completo, ejecutamos nuestro modelo y medimos su rendimiento utilizando una métrica llamada NDCG, que es una manera elegante de comprobar qué tan bien la clasificación se alinea con la relevancia real.

Nuestras pruebas mostraron que el modelo Random Forest fue excelente para identificar qué métodos necesitaban atención juntos, logrando clasificaciones muy altas en comparación con otros modelos. Fue como descubrir que tu restaurante favorito tiene un menú secreto; solo sabes que va a ser bueno.

#Las Características que Importan

En el mundo de las predicciones, no todas las características son iguales. Algunas son superestrellas; otras solo van de la mano. ¿Nuestra mejor característica? ¡El número de veces que los métodos han co-cambiado en el pasado! Este pequeño tiene un gran impacto en nuestras clasificaciones. Otras características importantes incluyen:

• Similitud de ruta: Qué tan relacionadas están las ubicaciones de los métodos en el proyecto.
• Similitud de autores: Si las mismas personas están trabajando en ambos métodos, hay más posibilidades de que cambien juntos.

Por otro lado, algunas características no tuvieron mucho impacto. Por ejemplo, que los métodos sean similares en términos de código no ayudó a predecir co-cambios como se esperaba. Es como asumir que dos primos son mejores amigos solo porque comparten bisabuelos; ¡no siempre es preciso!

#El Tiempo es Todo

Otro factor interesante que analizamos fue cuánto tiempo deberíamos usar los datos pasados para entrenar. Si es demasiado corto, el modelo puede no aprender lo suficiente; si es demasiado largo, podría quedar obsoleto. Después de probar varios marcos de tiempo, descubrimos que usar de 90 a 180 días de historia funciona mejor. Pero después de 60 días de nuevas predicciones, es bueno volver a entrenar el modelo. De lo contrario, corres el riesgo de que te lleve a una búsqueda inútil.

#¿Qué Significa Esto para los Desarrolladores?

Entonces, ¿qué significa todo esto para aquellos que codifican en sus sótanos, oficinas o cafeterías? Aquí está el resumen:

1. Menos Errores: Saber qué métodos suelen cambiar juntos ayuda a los desarrolladores a evitar esos molestos errores que pueden aparecer cuando los cambios pasan desapercibidos.

2. Mejor Calidad de Código: Cuando los desarrolladores reconocen métodos estrechamente relacionados, pueden trabajar en hacer que sean menos dependientes entre sí, lo que lleva a un código más limpio. Es como desordenar una habitación desordenada; ¡todo será más fácil de encontrar!

3. Colaboración Mejorada: Al entender las relaciones de co-cambio, los equipos pueden asignar tareas relacionadas a los mismos desarrolladores, lo que lleva a un trabajo más eficiente. Imagina a dos chefs en una cocina trabajando juntos; se pasan ingredientes e ideas, resultando en un mejor platillo.

4. Pruebas Más Inteligentes: Los probadores pueden concentrarse en métodos que probablemente se verán afectados por cambios, asegurando que sus esfuerzos de prueba den en el blanco. Es como usar un mapa en lugar de andar a ciegas.

#Conclusión

En el mundo del software, donde las cosas están siempre cambiando y evolucionando, tener una manera inteligente de rastrear y gestionar estos cambios es un gran avance. Al usar el aprendizaje automático para identificar y clasificar métodos co-cambiados, hemos creado una herramienta que puede ayudar a los desarrolladores a hacer su trabajo mejor y más rápido.

A medida que seguimos refinando nuestro enfoque, podríamos incluso expandirnos a otros lenguajes y herramientas de programación, asegurando que esta solución pueda beneficiar a aún más desarrolladores en el futuro. Después de todo, ¿a quién no le gusta una buena actualización?