أطلقت شركة فوجيتسو خدمة تحويل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث تقوم بتحليل الأنظمة القديمة تلقائيًا وإنشاء وثائق التعليمات البرمجية الأولية

أعلنت شركة فوجيتسو أنها ستطرح خدمة Fujitsu Application Transformation (خدمة تحويل تطبيقات فوجيتسو) المبنية على منصة الذكاء الاصطناعي التوليدي Fujitsu Kozuchi (فوجيتسو مطرقة صغيرة)، حيث تستخدم هذه الخدمة تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحليل تلقائي لرمز الأنظمة القديمة مثل COBOL وإخراج وثائق التصميم، مما يُبسّط بشكل كبير عملية التحليل اليدوي الطويلة والمُرهِقة في الماضي، ويساعد الشركات على تحسين كفاءة التحول إلى النظم الحديثة. ومن اليوم، ستُقدَّم هذه الخدمة للشركات في جميع أنحاء العالم بنمط SaaS.

منصة الذكاء الاصطناعي التوليدي من فوجيتسو «فوجيتسو مطرقة صغيرة» تركز على تقليص وقت التطوير

تركز هذه الخدمة الجديدة من فوجيتسو بشكل أساسي على الأنظمة التراثية داخل الشركات (Legacy System) التي يصعب صيانتها، وتستخدم منصة الذكاء الاصطناعي التوليدي المسماة Fujitsu Kozuchi (فوجيتسو مطرقة صغيرة) لأتمتة عملية تحليل الشيفرة وكتابة الوثائق التي كان يتعين سابقًا تنفيذها يدويًا بواسطة المهندسين. ووفقًا للبيانات التي توفرها الشركة رسميًا، يمكن لهذه الخدمة تقليص وقت إنتاج وثائق التصميم بنحو 97 %. وبالمقارنة مع التعامل اليدوي البحت أو استخدام ذكاء اصطناعي توليدي عام، تحل هذه التقنية عبر عمليات تحليل مُوحّدة مشكلة أن لغات البرمجة القديمة من مثل COBOL عالية عتبة الفهم وتستهلك وقتًا طويلًا، مما يمكّن المؤسسات من التقاط بنية الأنظمة الحالية وخصائصها بشكل أسرع، ويضع أساسًا للتحول أو ترحيل الأنظمة لاحقًا.

كيف يمكن حل مشكلة الهلوسة في الذكاء الاصطناعي؟

ولضمان أن تكون الوثائق التقنية الناتجة دقيقة، دمجت فوجيتسو مخطط المعرفة (Knowledge Graph) وتقنية توليد مُعزَّز بالاسترجاع (Retrieval-Augmented Generation, RAG). وبفضل آلية إدارة RAG المُحسَّنة لهندسة البرمجيات، يمكن استخلاص المعلومات المرتبطة بدقة من كمٍّ كبير من الشيفرات الأصلية، وتجنب مخاطر الهلوسة (Hallucination) الشائعة لدى الذكاء الاصطناعي التوليدي. تشير البيانات التقنية إلى أن هذه الطريقة يمكن أن ترفع اكتمال المعلومات إلى 95 %، وتمنع تسرب المعلومات. ومن خلال التعاون بين إنشاء مخطط معرفة الأصول والنموذج اللغوي الكبير (LLM)، ترتفع قابلية قراءة وثائق التصميم الناتجة بنسبة 60 % مقارنة بالطرق التقليدية، ما يعالج بشكل فعّال تحديات فهم الشيفرة في ظل المنطق المعقد.

ما الميزات المحددة للتحليل البرمجي والتصور البصري؟

تتكون الخدمة من جزأين أساسيين: أولًا «تحليل البرمجيات والتصور البصري»، إذ تتيح هذه الوظيفة رسم خريطة للبرمجيات تلقائيًا، بحيث تعرض هيكل وظائف التطبيق بشكل بديهي، وتصنّف جميع لغات البرمجة، وتحدد الشيفرات الأصلية الزائدة أو المتشابهة، وبالتالي تقييم مستوى صعوبة ترحيل النظام إلى بيئة مفتوحة. ثانيًا «هندسة عكسية لوثائق تصميم البرمجيات»، ويركز هذا الجزء على استخلاص المنطق من الأصول القائمة، وإنتاج وثائق سهلة القراءة. ومن خلال هذه المنهجية الشاملة، لا تستطيع الشركات فقط تصور بنية التطبيقات التي يُنظر إليها كصندوق أسود، بل تحصل أيضًا على وثائق تقنية عالية الجودة؛ وهو ما يملك قيمة عملية مرتفعة لصناعات مثل التمويل والتجزئة التي تفتقر إلى بيانات التصميم الأصلية أو تواجه انقطاعًا لدى فرق التطوير.

تخطط فوجيتسو لبدء توفير هذه التقنية في اليابان اعتبارًا من 30 مارس 2026 عبر نموذج البرمجيات كخدمة (SaaS)، ومن المتوقع توسيع الميزات تدريجيًا بدءًا من السنة المالية 2026. وتشمل اتجاهات التطوير المستقبلية إعادة هيكلة الشيفرة الأصلية الحالية (Refactoring)، وإعادة كتابة الشيفرة تلقائيًا، إضافةً إلى دعم الصيانة والتشغيل اللاحق. علاوة على ذلك، يعتزم فريق البحث والتطوير إدخال وظائف تفاعلية، بحيث يتمكن المطورون من التواصل مع الذكاء الاصطناعي والتحقق من مواصفات التطبيقات أو تقييم أثر تغييرات الشيفرة.

تظهر هذه المقالة بعنوان «فوجيتسو تطلق خدمة تحويل تطبيقات بالذكاء الاصطناعي التوليدي لتحليل الأنظمة القديمة وإنتاج وثائق الشيفرة تلقائيًا» لأول مرة على موقع «سلسلة الأخبار ABMedia».