Cómo aplicar un agente de IA para acelerar la generación de pruebas

Descripción técnica general: A medida que los productos electrónicos se vuelven más complejos, los ingenieros de pruebas deben desarrollar sistemas de pruebas fiables en plazos más cortos mientras gestionan mayores volúmenes de datos de medición. Los instrumentos y el software integrados pueden simplificar la configuración, mejorar la repetibilidad y poner los resultados a disposición para su análisis. LabVIEW Suite de NI reúne herramientas para la configuración de instrumentos, la programación gráfica, la secuenciación de pruebas y el análisis de datos. Su asesor Nigel AI ayuda a los ingenieros con tareas como la generación de código de medición y la creación de secuencias de pruebas a partir de especificaciones, sujetas a revisión de ingeniería. Este artículo examina las presiones que impulsan la automatización de pruebas, explica las funciones de InstrumentStudio, LabVIEW, TestStand y DIAdem, y describe cómo Nigel AI respalda el desarrollo. (Descripción general cortesía de ChatGPT)

Los productos electrónicos son cada vez más complejos, con múltiples funciones, archivos de datos y interfaces más complejas. A medida que aumentan sus capacidades, probar estas características se vuelve más difícil. Debido a que las pruebas de producción se realizan al final del ciclo de diseño, el desarrollo de pruebas debe acelerarse. Los ingenieros de pruebas necesitan mejores herramientas para crear rápidamente sistemas de evaluación que cumplan con los complejos requisitos de prueba de los últimos productos actuales.

La inteligencia artificial ofrece a los ingenieros de pruebas una herramienta para desarrollar sistemas de prueba con mayor rapidez. Con la supervisión de ingenieros de pruebas, la IA puede escribir Código, crear secuencias de pruebas, analizar datos y generar informes de pruebas.

Este artículo analiza los desafíos a los que se enfrentan los ingenieros de pruebas y por qué se necesita una nueva metodología. Luego presenta un agente de IA de NI optimizado para el desarrollo de sistemas de pruebas y muestra cómo puede mejorar la eficiencia y la eficacia de las pruebas de software.

La necesidad de una nueva metodología de pruebas

Los calendarios de desarrollo de pruebas, cada vez más cortos para productos de creciente complejidad, están llevando a los diseñadores de pruebas a explorar nuevas metodologías. En primer lugar, una mayor complejidad del producto requiere muchas más pruebas para caracterizar por completo la funcionalidad del producto. La generación manual o semiautomatizada de código de pruebas llevaría demasiado tiempo para alcanzar el nivel de pruebas requerido dentro del menor tiempo de desarrollo disponible. Se necesita un nuevo enfoque para lograr una mayor cobertura de pruebas en menos tiempo.

La segunda cuestión que impulsa la necesidad de mejorar las prácticas de pruebas es reducir los resultados de las pruebas no repetibles causados por errores de configuración, en lugar de por cambios en el dispositivo bajo prueba (DUT). Las pruebas complejas requieren múltiples instrumentos de medición. El control fragmentado de los instrumentos puede crear brechas de configuración que produzcan resultados erróneos. La automatización de software integrada puede registrar configuraciones completas de los instrumentos y alternar entre ellas con un simple comando.

Los datos de prueba, además de los resultados de los productos, ofrecen una gran cantidad de información. El análisis de datos de pruebas revela nuevas tendencias de rendimiento de productos. Sin embargo, los datos de prueba no tienen valor si quedan bloqueados en el sistema y no están disponibles para los diseñadores de productos y de pruebas.

Las arquitecturas de sistemas de software que utilizan instrumentos modulares o autónomos proporcionan acceso inmediato a los resultados de pruebas, a la vez que transmiten grandes conjuntos de datos sensibles al contexto al almacenamiento central de datos para que otras personas y programas basados en IA los analicen (figura 1).

Figura 1: Los sistemas de prueba con Hardware y software altamente integrados proporcionan acceso inmediato a los resultados de las pruebas. (Imagen: NI)

La nueva tecnología de software está poniendo la automatización de software al alcance de más ingenieros

La automatización de software ha sido históricamente una barrera importante para escribir el código personalizado necesario para cada medición de prueba única. Requiere programas especializados que no son específicos de una aplicación para probar sistemas. Esto está cambiando a medida que un software específico de la aplicación más completo proporciona flujos de trabajo basados en la configuración para mediciones complejas.

NI ha proporcionado soluciones mejoradas de prueba y medición mediante sus tecnologías y servicios basados en plataformas. Estas soluciones emplean una gama completa de productos de prueba, entre los que se incluyen instrumentos modulares de alto rendimiento, software abierto y capacidades basadas en IA. En conjunto, estos elementos crean una solución unificada y centrada en el software que ofrece programas de prueba más productivos. Las soluciones de prueba de NI mejoran la productividad en investigación, validación y producción. Las plataformas de NI permiten a estos equipos resolver desafíos complejos con rapidez y precisión.

Antes de profundizar en la programación aumentada con IA, conviene señalar que NI ha invertido millones de horas en sus herramientas de software de prueba. Considere InstrumentStudio, que se utiliza para configurar y visualizar mediciones del Hardware NI PXI. Los ingenieros de pruebas pueden realizar mediciones con Hardware compatible mediante InstrumentStudio sin escribir código. La aplicación detecta los instrumentos conectados en el sistema de pruebas y crea una Interfaz de usuario multiinstrumento que los muestra simultáneamente (figura 2). 

Figura 2: se muestra un ejemplo de un espacio de trabajo de InstrumentStudio con un osciloscopio y un generador de formas de onda. (Fuente de la imagen: NI)

Los controladores de instrumentos de este software son inteligentes por sí mismos. Por ejemplo, si se detectan dos osciloscopios de cuatro canales de PXIe-5108 en el chasis PXI, InstrumentStudio los trata como un único osciloscopio de ocho canales. Esto ocurre sin ninguna interacción del usuario, lo que demuestra el alto nivel de integración entre software y Hardware. Incluso un software tan potente puede mejorarse con agentes de IA.

Las responsabilidades de un ingeniero de pruebas abarcan más de lo que puede admitir un único entorno de desarrollo. En la actualidad, LabVIEW+ Suite proporciona herramientas para la planificación, la simulación, la inicialización, el desarrollo, la depuración y la visualización de Datos. Incluye LabVIEW, TestStand, DIAdem, InstrumentStudio y FlexLogger. Los profesionales de pruebas necesitan estas herramientas especializadas para trabajar en niveles conceptuales más altos ante una gama más amplia de desafíos. Las versiones corrientes de estos programas incluyen el asesor de IA Nigel AI (figura 3).

Figura 3: se muestran los elementos de software incluidos con LabVIEW Suite, incluido Nigel AI. (Fuente de la imagen: NI)

LabVIEW Suite incluye herramientas que reducen el tiempo de desarrollo y aumentan la cobertura. Con estas herramientas, los ingenieros de pruebas pueden configurar, visualizar y automatizar mediciones. También pueden analizar datos de pruebas y generar y distribuir informes con mayor rapidez.

En el núcleo de este paquete de software se encuentra LabVIEW, un entorno de programación gráfica que permite a los ingenieros crear programas de prueba conectando bloques gráficos que representan elementos del sistema de pruebas. LabVIEW simplifica el control de instrumentos, la adquisición de datos y el análisis.

Las aplicaciones de pruebas son distintas del desarrollo de programas en otras áreas de aplicación. Transmiten grandes volúmenes de datos de señal mixta del mundo real; requieren herramientas que hagan visibles los patrones de comportamiento y muestren cómo interactúan los procesos, cómo fluyen los datos y cómo se implementa el código, lo que facilita la comprensión y validación de los sistemas de pruebas. La codificación gráfica simplifica el desarrollo porque presenta con claridad el flujo operativo de los programas de prueba. Esto es similar a la forma en que se aborda el diseño de circuito. Aunque los circuitos pueden representarse como una lista de red, que describe por completo las conexiones entre componentes, los ingenieros utilizan esquemas porque muestran las relaciones e interdependencias entre componentes. LabVIEW satisface esta necesidad en la programación de pruebas.

TestStand es un paquete de software de gestión de pruebas que ayuda a crear, depurar e implementar sistemas de prueba de validación o producción. Sirve como un secuenciador de pruebas fácil de usar, lo que elimina la necesidad de desarrollar programas secuenciadores internos. TestStand permite a los diseñadores crear una secuencia de pruebas introduciendo una especificación de pruebas; organiza módulos de código de varios lenguajes de programación y los ejecuta en el pedido deseado para cumplir la especificación de la prueba. Puede mejorar la tasa de producción con pruebas en paralelo. A continuación, TestStand supervisa la ejecución para identificar cuellos de botella y empaqueta secuencias para su implementación en estaciones de prueba de fabricación.

DIAdem es una potente herramienta de evaluación para gestionar, analizar y elaborar informes de datos de medición. Sus avanzados motores de análisis ayudan a procesar registros de datos extensos, extraer tendencias y permitir que los usuarios visualicen sus datos. DIAdem puede manejar más de mil formatos de archivo y optimizar el flujo de trabajo desde la adquisición de datos hasta la presentación al facilitar la creación de informes exhaustivos.

IA en ingeniería de pruebas

La IA está desempeñando un papel cada vez más importante en el impulso de la productividad de los ingenieros de pruebas. El diseño integral de sistemas de prueba, incluidas actividades como la generación de planes de prueba, la gestión de activos, la optimización de procesos, la gestión de datos y el análisis de causas raíz, se encuentra entre las tareas clave que pueden beneficiarse de la IA.

El uso efectivo de herramientas de IA requiere acceso a todo el sistema de generación de pruebas, incluyendo toda la gama de hardware y software avanzado, un sólido conocimiento de la metodología de prueba y las mejores prácticas, y controles que "mantengan al ingeniero informado" (Figura 4).

Figura 4: El uso de IA requiere acceso a todos los elementos del sistema de prueba, tanto de Hardware como de software. (Imagen: NI)

El agente Nigel AI de NI está optimizado para pruebas. Está integrado en LabVIEW, TestStand e InstrumentStudio, y está destinado a aumentar la eficiencia de ingeniería mediante automatización inteligente, al tiempo que preserva el control del ingeniero de pruebas sobre cada decisión de ingeniería.

Nigel AI está totalmente integrado en las aplicaciones de NI, lo que ayuda a los usuario a aprender cualquier programa de software de un componente de LabVIEW+ Suite y a responder preguntas sobre él. También puede ayudar a generar código. Por ejemplo, al crear un programa de pruebas en LabVIEW, el ingeniero describe la prueba requerida en lenguaje natural. Basándose en su formación en ingeniería de pruebas y en los registros históricos de NI, Nigel AI busca aplicaciones y programas de referencia relacionados y sugiere código de ejemplo que se ajusta a las capacidades de los instrumentos conectados. El ingeniero puede revisar el código sugerido y editarlo para adaptarlo a sus necesidades. 

En TestStand, Nigel AI ayuda a crear, mejorar y validar secuencias de pruebas automatizadas mediante programas de prueba escritos en LabVIEW, Python, C/C++, .NET y otros lenguajes compatibles. Los usuarios pueden hacer preguntas a Nigel AI sobre las operaciones de TestStand y acceder a la documentación al instante. TestStand puede interpretar las especificaciones introducidas por el Usuario e implementar las pruebas adecuadas mediante instrumentos virtuales y programas disponibles, y puede acelerar la ejecución al ejecutar operaciones en paralelo. TestStand también puede monitor la ejecución para detectar cuellos de botella en las secuencias de prueba y ayudar a corregirlos, a la vez que realiza un seguimiento de los resultados y genera informes automáticamente. Estos informes pueden guardarse en bases de datos locales o de red en formatos como HTML, XML, ATML y ASCII (texto).

Nigel AI puede generar automáticamente código fuente, un proceso llamado vibe coding, para elementos de prueba que no implican lógica compleja, lo que permite a los diseñadores centrarse en esas complejidades y en otros problemas de prueba de orden superior.

Conclusión

El paso a la IA en el desarrollo de sistemas de prueba, utilizando una herramienta comoNigel AI de NI, incrementa enormemente la productividad de los diseñadores de pruebas. Nigel AI complementa y amplía las capacidades de LabVIEW, TestStand, DIAdem e InstrumentStudio de NI, liberando a los ingenieros de pruebas de la generación rutinaria de código y secuencias para que puedan centrarse en cuestiones de pruebas más críticas.