EvoSpikeNet 統合テストシステム

[!NOTE] 最新の実装状況は機能実装ステータス (Remaining Functionality) を参照してください。

概要

EvoSpikeNetの統合テストシステムは、すべてのテストスイートを統合的に実行できる包括的なメニューシステムを提供します。このシステムにより、開発者は簡単に全システムのテストを実行し、結果を詳細に分析することができます。

機能

🎯 カテゴリ別テスト実行: 8つのテストカテゴリから選択して実行
📊 詳細レポート生成: 実行結果の包括的なレポートを自動生成
🚀 インタラクティブメニュー: 使いやすいメニュー形式での操作
📈 パフォーマンス監視: テスト実行時間と成功率の追跡
💾 レポート保存: テスト結果をファイルに保存可能

テストカテゴリ

1. 🚀 パフォーマンス最適化 (Performance Optimization)

Batch Processing Optimization: 動的バッチ処理と最適化
Model Compression: モデル圧縮と量子化
Load Balancing: AIベースの負荷分散
Communication Compression: インテリジェント圧縮アルゴリズム
Async Pipeline: 非同期処理パイプライン

2. 🧠 AI/ML コア (AI/ML Core)

Core Models: SpikingEvo, Transformerモデル
Evolution System: 神経進化と適応度評価
Attention & Plasticity: アテンションとシナプス可塑性
Encoding & Control: 神経符号化、制御システム、並列プラン実行

3. 🌐 分散システム (Distributed Systems)

Zenoh Communication: Zenohベース分散通信
Distributed Brain: 分散脳ノード通信
Federated Learning: 連合学習システム
Node Discovery: 分散ノード発見

4. 🔒 セキュリティ・安全性 (Security & Safety)

Security Framework: セキュリティと認証
Safety Watchdog: 安全監視とウォッチドッグ

5. 🔗 統合・E2E (Integration & E2E)

Full Integration: 完全システム統合テスト
E2E Workflows: エンドツーエンドワークフロー
PFC Integration: 前頭前野統合テスト

6. 🔌 API・サービス (API & Services)

API Endpoints: REST APIエンドポイント
SDK Integration: SDK統合テスト

7. 📊 データ処理 (Data Processing)

Text Processing: テキスト処理と分析
Vision Processing: コンピュータビジョン処理
Audio Processing: 音声処理と分析
RAG System: 検索拡張生成

8. 👁️ 可視化・UI (Visualization & UI)

3D Visualization: 3D脳可視化
Full Brain UI: 完全脳ユーザーインターフェース

9. 🎯 全て実行 (Run All)

全テストスイートを実行

使用方法

インタラクティブメニュー起動

cd /path/to/EvoSpikeNet
python3 test_menu.py

メニュー操作

メニュー表示: テストカテゴリのリストが表示されます
選択: 実行したいカテゴリの番号を入力 (1-9)
実行: 選択したカテゴリのテストが順次実行されます
結果表示: 実行結果の詳細レポートが表示されます
レポート保存: 必要に応じてレポートをファイルに保存
継続: 別のテストを実行するか終了を選択

クイックテスト実行

基本機能をテストする場合：

python3 test_menu_quick_test.py

テスト結果の解釈

成功率表示

テストスイート: 各テストスイートの成功/失敗
総テスト数: 実行された全テストの数
成功率: パーセント表示での成功率

レポート内容

📅 生成日時
⏱️ 総実行時間
📈 サマリー統計
📋 カテゴリ別結果
📝 詳細結果（各テストスイートの実行時間、テスト数、ステータス）

テスト実行の注意事項

環境要件

Python 3.8+
pytest
必要な依存ライブラリ（torch, numpy, fastapiなど）

実行時の考慮事項

一部のテストはGPUを必要とする場合があります
分散システムテストはZenohが利用可能な場合のみ実行されます
テスト実行には時間がかかる場合があります

トラブルシューティング

テストが失敗する場合

依存関係の確認: pip install -r requirements.txt
環境変数の設定: 必要に応じて環境変数を設定
個別テスト実行: pytest tests/test_specific.py -v

NumPy/PyTorch互換性エラー

pip install --upgrade numpy
pip install --upgrade torch

拡張方法

新しいテストカテゴリの追加

test_menu.pyの_initialize_test_suitesメソッドに新しいカテゴリを追加：

TestSuite(
    name="New Test Suite",
    category=TestCategory.NEW_CATEGORY,
    test_files=["test_new_feature.py"],
    description="New feature tests",
    priority=1
)

カスタムレポート生成

generate_reportメソッドを拡張してカスタムレポート形式を追加。

開発者向け情報

アーキテクチャ

IntegratedTestMenu: メインのテスト管理クラス
TestSuite: 個別のテストスイート設定
TestResult: テスト実行結果
TestCategory: テストカテゴリの列挙型

主要メソッド

run_interactive_menu(): インタラクティブメニュー実行
run_category_tests(): カテゴリ別テスト実行
run_test_suite(): 個別テストスイート実行
generate_report(): レポート生成

サポート

テストシステムに関する問題や質問は、開発チームまでお問い合わせください。