SEA – strategisches Projekt

Kontext und Motivation

Ziel dieses strategischen Projekts ist die Bereitstellung grundlegender methodischer Bausteine, um die Entwicklung und insbesondere die Weiterentwicklung der nächsten Generation hybrider Software- und KI-Systeme sowie System-of-Systems voranzutreiben. Die Arbeiten stammen aus dem Bereich des Software Systems Engineering und werden in enger Zusammenarbeit mit unseren führenden wissenschaftlichen Partnern durchgeführt, die aktiv zu diesem Bereich beitragen.

Zielsetzungen

Das übergeordnete Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von Prozessen, Methoden und Werkzeugen zur Bewältigung der Herausforderungen beim Aufbau und bei der Evolution großer, komplexer und hybrider Software- und AI-Systeme. Dies umfasst:

• Anwendung etablierter Ansätze aus dem Bereich der Formalen Methoden in Kombination mit leistungsfähigen SAT/SMT-Solvern zur Lösung komplexer, kombinatorischer Fragestellungen beim System-Design und in der Entwicklung domänenspezifischer Anwendungen.
• Wissens-basierte Entwicklung: Erforschung der Anwendung wissensbasierter Ansätze (d. h. Knowledge Graphs und AI-basierter Methoden) im Kontext der Software- und Systementwicklung (z. B. Ressourcenplanung, Systemdesign, Implementierung, Integration und Konfiguration).
• Software-Analyse für heterogene Systeme: Erweiterung bestehender Methoden und Werkzeuge für die Softwareanalyse, um speziell die Evolution hybrider/heterogener Systeme, die Software und AI-Komponenten umfassen, zu bewältigen.

Erwartete Ergebnisse

• Systematische Reviews als methodische Grundlage für die Dokumentation des Forschungsstandes zu Projektbeginn und für die Bewertung des Fortschritts der laufenden Beiträge
• Neue Methoden zur umfassenden Analyse und Wissensextraktion aus hybriden Software- und KI-Systemen und heterogenen Systems-of-Systems
• Neue AI-basierte Techniken zum Lernen aus statischen und dynamischen Systemeigenschaften (Code, Modelle, Laufzeitdaten)
• Konzepte für Software Knowledge Graphen, die kontextualisierte Daten aus Prozessen und Artefakten in den Software- und KI-Systementwicklungszyklus integrieren
• Demonstrator für KI-basierte Entscheidungsunterstützung auf Basis von Software Knowledge Graphen im gesamten Entwicklungszyklus
• Demonstrator für Problemformalisierung und generische Lösung von Anwendungsfällen im Software- und AI-Systems Engineering

Fördergeber

Das Projekt wird im Rahmen von COMET – Competence Centers for Excellent Technologies durch BMK, BMAW, Land Oberösterreich und den wissenschaftlichen Partnern des SCCH gefördert. Das Programm COMET wird durch die FFG abgewickelt.