Kunstig intelligens (AI) i modelbaseret systemteknik (MBSE)

Artificial Intelligence (AI) vinder hurtigt frem i ingeniør- og systemdesignverdenen, og den har potentialet til at revolutionere den måde, vi nærmer os Model-Based Systems Engineering (MBSE). Ved at udnytte AI-teknologier kan vi forbedre effektiviteten og effektiviteten af ​​vores systemudviklingsprocesser og i sidste ende levere bedre og mere modstandsdygtige systemer.

Denne artikel udforsker de forskellige måder, hvorpå AI kan anvendes på MBSE, og fremhæver nogle af de udfordringer, der skal overvindes for at kunne integrere disse teknologier med succes i vores arbejdsgange.

AI i MBSE: applikationer og fordele

Der er mange måder, hvorpå AI kan anvendes på MBSE. Nogle af de mest lovende applikationer inkluderer:

1. Intelligent kravanalyse: AI-teknologier som naturlig sprogbehandling (NLP) og maskinlæring (ML) kan bruges til automatisk at udtrække krav fra tekstkilder såsom dokumentation, brugerfeedback og sociale medier. Dette kan reducere den tid og indsats, der kræves for manuelt at identificere og analysere krav, betydeligt og også forbedre nøjagtigheden og fuldstændigheden af ​​de indsamlede krav.
2. Automatiseret modelgenerering: AI-teknikker som generative adversarial networks (GAN'er) og reinforcement learning (RL) kan bruges til automatisk at generere systemmodeller ud fra specifikationer på højt niveau. Dette kan reducere den tid og indsats, der kræves for manuelt at oprette modeller, og også øge abstraktionsniveauet og generaliteten af ​​de producerede modeller.
3. Intelligent modelverifikation: AI-teknologier som regelbaserede ekspertsystemer og ML-algoritmer kan bruges til automatisk at verificere modeller i forhold til krav og identificere potentielle problemer eller anomalier. Dette kan reducere den tid og indsats, der kræves for manuelt at udføre verifikationsopgaver, og også forbedre nøjagtigheden og pålideligheden af ​​de opnåede verifikationsresultater.
4. Autonom beslutningstagning: AI-teknikker som f.eks. deep reinforcement learning (DRL) kan bruges til at træne autonome agenter i at træffe beslutninger i komplekse, usikre miljøer. Dette kan være særligt nyttigt i sikkerhedskritiske systemer, hvor rettidig og præcis beslutningstagning er afgørende for at undgå farer og forhindre ulykker.

Fordele ved at implementere AI i MBSE

Ved at udnytte disse og andre AI-teknologier kan MBSE-udøvere opnå en række vigtige fordele, herunder:

1. Øget effektivitet: AI kan automatisere mange af de manuelle opgaver, der er involveret i MBSE, såsom kravanalyse, modelgenerering og verifikation. Dette kan reducere den tid og indsats, der kræves for at udføre disse opgaver, og give ingeniører mulighed for at fokusere på mere komplekse og kreative aspekter af systemdesign.
2. Forbedret nøjagtighed og konsistens: AI-algoritmer kan udføre opgaver som kravanalyse og modelverifikation med større nøjagtighed og konsistens end menneskelige ingeniører. Dette kan føre til mere pålidelige og robuste systemer og reducere risikoen for fejl og defekter.
3. Forbedret beslutningstagning: AI-algoritmer kan hjælpe ingeniører med at træffe bedre informerede beslutninger ved at analysere store mængder data og identificere mønstre og tendenser, der ville være vanskelige eller umulige for mennesker at opdage. Dette kan føre til mere effektive systemdesigns og hjælpe ingeniører med at undgå dyre fejl og omarbejde.
4. Øget fleksibilitet og tilpasningsevne: AI kan hjælpe ingeniører med at udvikle mere fleksible og tilpasningsdygtige systemer ved at generere modeller, der er mere abstrakte og generelle end traditionelle modeller. Dette kan gøre det muligt for systemer bedre at håndtere uforudsete situationer og tilpasse sig skiftende miljøer.

Udfordringer ved AI i MBSE

Selvom fordelene ved AI i MBSE er betydelige, er der også en række udfordringer, der skal løses for at kunne integrere disse teknologier med succes i vores arbejdsgange. Nogle af de vigtigste udfordringer omfatter:

1. Datakvalitet: Nøjagtigheden og fuldstændigheden af ​​data, der bruges til AI-modellering, er afgørende for succesen af ​​ethvert AI-drevet system. I MBSE kan datakvaliteten være en stor udfordring, da forskellige modeller og simuleringer kan være baseret på ufuldstændige eller inkonsistente data. Dette kan føre til unøjagtige forudsigelser og upålidelige resultater.
2. Kompleksitet: Efterhånden som systemer bliver mere komplekse, stiger mængden af ​​data, der kræves til modellering og simulering, også eksponentielt. Dette kan gøre det vanskeligt at håndtere og behandle store mængder data effektivt. Derudover kan det, efterhånden som AI-systemer bliver mere komplekse, være vanskeligt at forstå og fortolke resultaterne af AI-modeller og -simuleringer.
3. Manglende standarder: Der mangler i øjeblikket standardisering inden for AI-modellering og -simulering. Det betyder, at forskellige AI-værktøjer og -systemer kan bruge forskellige tilgange til modellering og simulering, hvilket gør det vanskeligt at sammenligne resultater og sikre konsistens på tværs af forskellige systemer.
4. Integration: Integration af AI-værktøjer og -systemer med eksisterende MBSE-arbejdsgange kan være en stor udfordring. Dette kræver en dyb forståelse af både AI og MBSE, samt ekspertise i at integrere forskellige værktøjer og systemer.
5. Etik og sikkerhed: Som med enhver teknologi kan AI give anledning til etiske og sikkerhedsmæssige bekymringer. For eksempel kan AI-systemer være forudindtagede eller diskriminerende, eller de kan være sårbare over for cyberangreb. Håndtering af disse bekymringer kræver omhyggelig planlægning og risikostyring.
6. Menneskelig ekspertise: AI-værktøjer og -systemer er kun så gode som de mennesker, der designer og bruger dem. I MBSE er det vigtigt at have eksperter, der forstår området og kan arbejde med AI-værktøjer og -systemer for at sikre, at resultaterne er nøjagtige og pålidelige.

Hvordan hjælper AI?

AI kan bruges til at øge menneskelig beslutningstagning og forbedre den overordnede effektivitet af MBSE-processen. For eksempel kan maskinlæringsalgoritmer anvendes til at analysere store mængder data, der genereres under systemudvikling, hvilket giver indsigt, der kan bruges til at optimere systemets design og ydeevne.

AI kan også hjælpe med at automatisere visse aspekter af MBSE-processen, såsom kravstyring og validering. For eksempel kan NLP-teknikker (natural language processing) bruges til at udtrække krav fra tekstkilder såsom kontrakter, regler og standarder og derefter automatisk kortlægge dem til systemmodeller. Dette kan spare tid og reducere fejl forbundet med manuel kravfremkaldelse og analyse.

Et andet område, hvor AI kan anvendes i MBSE, er i simulering og modellering. Maskinlæringsalgoritmer kan bruges til automatisk at generere og optimere systemmodeller baseret på inputdata såsom ydeevnemålinger, miljøforhold og brugerfeedback. Dette kan hjælpe med at reducere den tid og de ressourcer, der kræves til at udvikle og teste systemmodeller, samtidig med at resultaternes nøjagtighed og pålidelighed forbedres.

AI bedste praksis for MBSE

For at løse disse udfordringer er der adskillige bedste praksis, der kan følges, når du anvender AI i MBSE. Disse omfatter:

1. Standardisering og interoperabilitet: For at sikre, at AI-værktøjer kan integreres i eksisterende MBSE-arbejdsgange, er det vigtigt at etablere standardgrænseflader og dataformater til udveksling af information mellem forskellige systemer. Dette kan bidrage til at sikre, at AI-genererede resultater er ensartede og nemt kan integreres i den overordnede systemudviklingsproces.
2. Datakvalitet og -tilgængelighed: For at sikre, at maskinlæringsalgoritmer kan trænes og valideres effektivt, er det vigtigt at prioritere indsamling og håndtering af data af høj kvalitet om systemkrav, design og præstationsmålinger. Dette kan indebære investering i datastyrings- og styringssystemer samt etablering af klare retningslinjer og standarder for dataindsamling og -deling.
3. Forklarbarhed og gennemsigtighed: For at imødegå etiske og juridiske bekymringer forbundet med brugen af ​​AI i MBSE er det vigtigt at prioritere forklarbarheden og gennemsigtigheden af ​​AI-genererede resultater. Dette kan involvere implementering af teknikker som modelfortolkelighed og forklarbar AI, samt at sikre, at AI-modeller udvikles og valideres ved hjælp af etiske og gennemsigtige praksisser.
4. Samarbejde mellem menneske og kunstig intelligens: For at maksimere fordelene ved kunstig intelligens i MBSE er det vigtigt at prioritere samarbejde mellem menneske og kunstig intelligens og sikre, at kunstig intelligens-værktøjer er designet til at forbedre menneskelig beslutningstagning snarere end at erstatte den. Dette kan indebære investering i trænings- og uddannelsesprogrammer, der hjælper ingeniører og designere med at udvikle de færdigheder og den viden, der er nødvendig for at arbejde effektivt med kunstig intelligens-værktøjer.

Visure Solutions' AI-integration

Visure Solutions, en fremtrædende udbyder af ALM-software (Application Lifecycle Management) til Requirements Management, har for nylig annonceret sin banebrydende rolle i at integrere AI-teknologi i sine produkter. Dette træk er sat til at forbedre mulighederne for Visures tilbud væsentligt, hvilket markerer ankomsten af ​​den næste generation af Requirements Management-værktøjer.

Integrationen af ​​AI-teknologi i Visures Requirements Management ALM-platform vil give brugerne mulighed for at udtrække mere dybtgående indsigt fra deres projekter, hvilket muliggør en mere effektiv og effektiv styring af kravprocessen. Den nye teknologi vil lette identifikation af potentielle problemer i realtid, reducere risici og øge produktiviteten. Med de nyeste muligheder kan Visures software nu tilbyde forudsigelig analyseunderstøttelse for at minimere omarbejdelse, optimere omkostninger og ydeevne og muliggøre datadrevet beslutningstagning.

Skrivekrav Testcases

At skrive krav og testcases manuelt kan være en kedelig og fejlbehæftet opgave, men det er essentielt at sikre, at systemet lever op til de specificerede krav. Visures AI-integration kan forenkle denne proces ved automatisk at generere testcases ud fra systemets krav. 

Skrivekrav

Skrivekrav kan være en tidskrævende opgave, der kræver megen indsats og sans for detaljer. Visures AI-integration kan dog hjælpe med at automatisere denne proces. Ved at bruge eksisterende data og bedste praksis foreslår integrationen krav.

Foreslå kravrettelser

Visures AI-integration kan hjælpe med at identificere og foreslå rettelser for potentielle fejl i krav på trods af de bedste hensigter og omhyggelig gennemgang. Dette kan være med til at sikre, at kravene er omfattende og præcise.

Generer automatisk krav

Generering af krav er en anden afgørende komponent i kravstyring. Visures AI-integration kan hjælpe med at strømline denne proces ved automatisk at generere krav til tekniske systemer, herunder funktionelle og ikke-funktionelle krav.

Analyser kvaliteten af ​​krav

Visures AI-integration kan strømline processen med at analysere kravkvalitet, hvilket er en omhyggelig opgave, der kræver ekspertise og sans for detaljer. Med integrationen af ​​AI kan potentielle fejl eller uoverensstemmelser i kravene automatisk identificeres, og der kan komme forslag til forbedringer.

Generer automatisk krav til et givet krav

AI-integrationen kan automatisk generere krav, trin og forventede resultater for et givet krav. Denne funktion kan gøre udviklingsprocessen mere effektiv ved at sikre, at hvert krav er detaljeret og fuldstændigt.

Foreslå overholdelsesstandarder for en given branche

For at sikre overholdelse af et udviklingsprojekt er det afgørende at overholde industristandarder. Visures AI-integration kan hjælpe med at opnå overholdelse ved at anbefale de relevante standarder, som systemet skal overholde baseret på den specifikke branche.

Integrationen af ​​AI-teknologi i Visure's Requirements Management Software forventes at give mange fordele for virksomheder, herunder bedre nøjagtighed og effektivitet i identifikation og styring af projektkrav, hurtigere databehandling og analyse, forbedret samarbejde og kommunikation mellem projektinteressenter, mere effektiv beslutningstagning baseret på dataindsigt i realtid og en fremadrettet og strategisk tilgang til softwareudvikling. AI kan også automatisere manuelle opgaver, generere krav, skabe testcases, reducere menneskelige fejl og forbedre den overordnede projektproduktivitet og ydeevne. I sidste ende kan dette føre til lavere omkostninger, hurtigere time-to-market og bedre kundetilfredshed.