論文の概要: Self-Healing Software Systems: Lessons from Nature, Powered by AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20093v1
- Date: Fri, 25 Apr 2025 22:54:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.580302
- Title: Self-Healing Software Systems: Lessons from Nature, Powered by AI
- Title（参考訳）: 自己修復型ソフトウェアシステム - AIの力による自然からの教訓
- Authors: Mohammad Baqar, Rajat Khanda, Saba Naqvi,
- Abstract要約: 本稿では,生物の癒しからインスピレーションを得て,人工知能による自己修復ソフトウェアの概念を探求する。
ログ分析、静的コード検査、AIによるパッチやテストアップデートの生成を組み合わせることで、ダウンタイムを削減し、ソフトウェアのレジリエンスを高めることを目指している。
この研究は、生物に似た継続的治癒が可能なインテリジェントで適応的で自己回復的なソフトウェアシステムへの道を開いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As modern software systems grow in complexity and scale, their ability to autonomously detect, diagnose, and recover from failures becomes increasingly vital. Drawing inspiration from biological healing - where the human body detects damage, signals the brain, and activates targeted recovery - this paper explores the concept of self-healing software driven by artificial intelligence. We propose a novel framework that mimics this biological model system observability tools serve as sensory inputs, AI models function as the cognitive core for diagnosis and repair, and healing agents apply targeted code and test modifications. By combining log analysis, static code inspection, and AI-driven generation of patches or test updates, our approach aims to reduce downtime, accelerate debugging, and enhance software resilience. We evaluate the effectiveness of this model through case studies and simulations, comparing it against traditional manual debugging and recovery workflows. This work paves the way toward intelligent, adaptive and self-reliant software systems capable of continuous healing, akin to living organisms.
- Abstract（参考訳）: 現代のソフトウェアシステムは複雑さと規模が大きくなるにつれて、自律的に検出し、診断し、失敗から回復する能力はますます重要になります。
人間の体が損傷を検知し、脳に信号を送り、標的とする回復を活性化する、生物学的ヒーリングからインスピレーションを得たこの論文は、人工知能によって駆動される自己修復ソフトウェアの概念を探求する。
本稿では,この生体モデル・オブザーバビリティ・ツールが感覚入力として機能し,AIモデルが診断と修復の認知コアとして機能し,治療薬が対象のコードやテスト修正を適用する,新しいフレームワークを提案する。
ログ分析、静的コード検査、AIによるパッチやテストアップデートの生成を組み合わせることで、ダウンタイムの削減、デバッグの高速化、ソフトウェアのレジリエンスの向上を目標としています。
本モデルの有効性をケーススタディとシミュレーションで評価し,従来の手作業によるデバッグとリカバリのワークフローと比較した。
この研究は、生物に似た継続的治癒が可能なインテリジェントで適応的で自己回復的なソフトウェアシステムへの道を開いた。
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