Static code analyzer for designing UML diagrams using artificial intelligence

Abstract

In the realm of software engineering, the visualization of system architectures and design patterns plays a pivotal role in enhancing comprehension, facilitating collaboration, and ensuring the correct implementation of the intended design. UML diagrams are quintessential in this context, serving as a standardized means to visualize system designs. However, the manual creation of UML diagrams can be time-consuming and error-prone, particularly for complex or evolving codebases. With the advent of AI, there is an untapped potential to automate and refine the process of generating UML diagrams from source code. AI-driven static code analysis, endowed with the ability to discern patterns, relationships, and hierarchies, can potentially revolutionize the way developers perceive and engage with system designs. The object of research is the MDA processes of transformation of software models in reverse engineering. The subject of research is the methods and means of reverse engineering, directed on the effective solution of tasks of static software analysis. The goal of the work is to propose a new, more effective static code analyzer that will be improved when using more modern means of artificial intelligence, and will reduce the time and complexity of software development.

У сфері розробки програмного забезпечення візуалізація системної архітектури та шаблонів проектування відіграє ключову роль у покращенні розуміння, полегшенні співпраці та забезпеченні правильної реалізації запланованого проекту. UML-діаграми є квінтесенцією в цьому контексті, слугуючи стандартизованим засобом для візуалізації проектів системи. Однак ручне створення UML-діаграм може зайняти багато часу та бути схильним до помилок, особливо для складних кодових баз або баз, що розвиваються. З появою штучного інтелекту з’явився невикористаний потенціал для автоматизації та вдосконалення процесу створення діаграм UML із вихідного коду. Статичний аналіз коду на основі штучного інтелекту, наділений здатністю розпізнавати шаблони, зв’язки та ієрархії, потенційно може революціонізувати те, як розробники сприймають дизайн системи та взаємодіють із ним. Об’єктом дослідження є MDA процеси трансформації моделей програмного забезпечення в реверсивному проектуванні. Предметом дослідження є методи та засоби зворотного проектування, спрямовані щодо ефективного вирішення завдань статичного аналізу ПЗ. Мета роботи – запропонувати новий, більш ефективний статичний аналізатор коду, який буде вдосконалюватися при використанні більш сучасних засобів штучного інтелекту, а також дозволить скоротити час і складність розробки програмного забезпечення.