LabVIEW on suosittu instrumentoinnin graafinen kehitysalusta ja siihen on tään vuonna tuotu Nigel-niminen tekoälyapuri. Sen roolia ollaan kasvattamassa vauhdilla ja jo ensi vuoden alkupuolella Nigel oppii täydentämään kehittäjän koodia, sanoo NI:n Pohjois- ja Benelux-maista sekä Baltiasta vastaava myynti- ja maajohtaja Alex Floor.
Floor esitteli Nigelia eilen CN Roodin TechDays-tapahtumassa Vantaalla. Hän kertoi, että Nigel perustuu OpenAI:n malliin, jota NI on itse kouluttanut. Testauksessa ja instrumentoinnissa omalla datalla opetettu tekoälyapuri tulee olemaan merkittävästi yleisiä GenAI-malleja tehokkaampi.
- Tekoäly tekee ohjelmoinnista tehokkaampaa. Tämä koskee sekä koodausta että debuggausta. Dokumentoinnissa Nigel on erinomainen apuri, Floor sanoi. Samalla hän kehotti kaikkia LabVIEW-käyttäjiä päivittämään ohjelmistonsa uusimpaan 2025 Q3 -versioon, jonka osana Nigel tuotiin kehittäjille.
Alex Floorin mukaan tekoäly tulee olemaan tulevaisuudessa aivan keskeinen osa testaamista. Nyt Nigel on ottanut vasta ensimmäisiä askeliaan ja se löytyy LabVIEW´stä sekä TestStandista. NI:n roadmapissa Nigel tullaan jollakin aikataululla sisällyttämään osaksi kaikkia ohjelmistopaketteja.
- Nigel osaa jo kuvata virtuaali-instrumentteja. Se auttaa löytämään ohjeita ja esimerkkejä. Apurilta voi kysyä esimerkiksi, mistä if-lausekkeet löytyvät LabVIEW´ssä, Floor demosi.
Enemmän on luvassa ensi vuonna. Tarkkaa aikataulua NI ei vielä kertonut, mutta ensi vuoden aikana LabVIEW osaa Nigelin avulla generoida koodia promptien perusteella. Ensi vuonna myös moni muu NI:n ohjelmistotyökalu saa Nigel-tuen.
Nigelia ajetaan Emersonin omissa pilvipalveluissa. Kyse ei ole mistään täysin valmiista tekniikasta, vaan nyt on otettu vasta ensimmäinen askel. Selvää on, että tekoäly tulee mullistamaan testausinsinöörinkin työn jo lähivuosina.
Kun suurteholaskennan (HPC) työkuormat monimutkaistuvat, generatiivinen tekoäly sulautuu yhä tiiviimmin moderneihin järjestelmiin ja lisää kehittyneiden muistiratkaisujen tarvetta. Vastatakseen näihin muuttuviin vaatimuksiin ala kehittää uuden sukupolven muistiarkkitehtuureja, jotka maksimoivat kaistanleveyden, minimoivat latenssin ja parantavat energiatehokkuutta.