Kecerdasan Buatan (AI) dalam Rekayasa Sistem Berbasis Model (MBSE)

Artificial Intelligence (AI) dengan cepat menjadi terkenal di dunia teknik dan desain sistem, dan memiliki potensi untuk merevolusi cara kita mendekati Model-Based Systems Engineering (MBSE). Dengan memanfaatkan teknologi AI, kami dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses rekayasa sistem kami, dan pada akhirnya menghadirkan sistem yang lebih baik dan lebih tangguh.

Artikel ini mengeksplorasi berbagai cara AI dapat diterapkan ke MBSE, dan menyoroti beberapa tantangan yang harus diatasi agar berhasil mengintegrasikan teknologi ini ke dalam alur kerja kami.

AI di MBSE: Aplikasi dan Manfaat

Ada banyak cara AI dapat diterapkan ke MBSE. Beberapa aplikasi yang paling menjanjikan meliputi:

1. Analisis Persyaratan Cerdas: Teknologi AI seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pembelajaran mesin (ML) dapat digunakan untuk mengekstrak persyaratan secara otomatis dari sumber tekstual seperti dokumentasi, umpan balik pengguna, dan media sosial. Hal ini dapat secara signifikan mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk mengidentifikasi dan menganalisis persyaratan secara manual, dan juga meningkatkan akurasi dan kelengkapan persyaratan yang ditangkap.
2. Pembuatan Model Otomatis: Teknik AI seperti generative adversarial networks (GAN) dan reinforcement learning (RL) dapat digunakan untuk membuat model sistem secara otomatis dari spesifikasi tingkat tinggi. Hal ini dapat mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk membuat model secara manual, dan juga meningkatkan tingkat abstraksi dan generalitas model yang dihasilkan.
3. Verifikasi Model Cerdas: Teknologi AI seperti sistem pakar berbasis aturan dan algoritma ML dapat digunakan untuk memverifikasi model secara otomatis terhadap persyaratan dan mengidentifikasi potensi masalah atau anomali. Hal ini dapat mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk melakukan tugas verifikasi secara manual, dan juga meningkatkan akurasi dan keandalan hasil verifikasi yang diperoleh.
4. Pengambilan Keputusan Mandiri: Teknik AI seperti deep reinforcement learning (DRL) dapat digunakan untuk melatih agen mandiri dalam mengambil keputusan di lingkungan yang kompleks dan tidak pasti. Hal ini dapat sangat berguna dalam sistem yang sangat penting bagi keselamatan, di mana pengambilan keputusan yang tepat waktu dan akurat sangat penting untuk menghindari bahaya dan mencegah kecelakaan.

Manfaat Menerapkan AI Di MBSE

Dengan memanfaatkan ini dan teknologi AI lainnya, praktisi MBSE dapat memperoleh sejumlah manfaat penting, termasuk:

1. Peningkatan Efisiensi: AI dapat mengotomatiskan banyak tugas manual yang terlibat dalam MBSE, seperti analisis kebutuhan, pembuatan model, dan verifikasi. Hal ini dapat mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk melakukan tugas-tugas ini dan memungkinkan teknisi untuk fokus pada aspek desain sistem yang lebih kompleks dan kreatif.
2. Akurasi dan Konsistensi yang Lebih Baik: Algoritme AI dapat melakukan tugas-tugas seperti analisis kebutuhan dan verifikasi model dengan akurasi dan konsistensi yang lebih tinggi daripada teknisi manusia. Hal ini dapat menghasilkan sistem yang lebih andal dan tangguh serta mengurangi risiko kesalahan dan cacat.
3. Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik: Algoritme AI dapat membantu teknisi membuat keputusan yang lebih tepat dengan menganalisis sejumlah besar data dan mengidentifikasi pola serta tren yang sulit atau tidak mungkin dideteksi oleh manusia. Hal ini dapat menghasilkan desain sistem yang lebih efektif dan membantu teknisi menghindari kesalahan dan pengerjaan ulang yang mahal.
4. Peningkatan Fleksibilitas dan Adaptasi: AI dapat membantu teknisi mengembangkan sistem yang lebih fleksibel dan adaptif dengan menghasilkan model yang lebih abstrak dan umum daripada model tradisional. Hal ini dapat memungkinkan sistem untuk menangani situasi yang tidak terduga dengan lebih baik dan beradaptasi dengan lingkungan yang berubah.

Tantangan AI di MBSE

Meskipun manfaat AI di MBSE sangat signifikan, ada juga sejumlah tantangan yang harus diatasi agar berhasil mengintegrasikan teknologi ini ke dalam alur kerja kami. Beberapa tantangan yang paling penting meliputi:

1. Kualitas Data: Keakuratan dan kelengkapan data yang digunakan untuk pemodelan AI sangat penting bagi keberhasilan sistem yang digerakkan oleh AI. Dalam MBSE, kualitas data dapat menjadi tantangan besar, karena berbagai model dan simulasi mungkin didasarkan pada data yang tidak lengkap atau tidak konsisten. Hal ini dapat menyebabkan prediksi yang tidak akurat dan hasil yang tidak dapat diandalkan.
2. Kompleksitas: Seiring dengan semakin kompleksnya sistem, jumlah data yang diperlukan untuk pemodelan dan simulasi juga meningkat secara eksponensial. Hal ini dapat mempersulit pengelolaan dan pemrosesan data dalam jumlah besar secara efisien. Selain itu, seiring dengan semakin kompleksnya sistem AI, akan sulit untuk memahami dan menginterpretasikan hasil model dan simulasi AI.
3. Kurangnya Standar: Saat ini, terdapat kurangnya standarisasi dalam pemodelan dan simulasi AI. Ini berarti bahwa berbagai perangkat dan sistem AI mungkin menggunakan pendekatan yang berbeda untuk pemodelan dan simulasi, sehingga sulit untuk membandingkan hasil dan memastikan konsistensi di berbagai sistem.
4. Integrasi: Mengintegrasikan perangkat dan sistem AI dengan alur kerja MBSE yang ada dapat menjadi tantangan besar. Hal ini memerlukan pemahaman mendalam tentang AI dan MBSE, serta keahlian dalam mengintegrasikan berbagai perangkat dan sistem.
5. Etika dan Keamanan: Seperti halnya teknologi apa pun, AI dapat menimbulkan masalah etika dan keamanan. Misalnya, sistem AI mungkin bias atau diskriminatif, atau mungkin rentan terhadap serangan siber. Menangani masalah ini memerlukan perencanaan dan manajemen risiko yang cermat.
6. Keahlian Manusia: Alat dan sistem AI hanya sebaik manusia yang merancang dan menggunakannya. Dalam MBSE, penting untuk memiliki pakar yang memahami domain dan dapat bekerja dengan alat dan sistem AI untuk memastikan bahwa hasilnya akurat dan dapat diandalkan.

Bagaimana AI Membantu?

AI dapat digunakan untuk menambah pengambilan keputusan manusia dan meningkatkan efisiensi keseluruhan proses MBSE. Misalnya, algoritme pembelajaran mesin dapat diterapkan untuk menganalisis sejumlah besar data yang dihasilkan selama pengembangan sistem, memberikan wawasan yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan desain dan kinerja sistem.

AI juga dapat membantu mengotomatiskan aspek-aspek tertentu dari proses MBSE, seperti manajemen persyaratan dan validasi. Misalnya, teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) dapat digunakan untuk mengekstrak persyaratan dari sumber tekstual seperti kontrak, peraturan, dan standar, lalu secara otomatis memetakannya ke model sistem. Ini dapat menghemat waktu dan mengurangi kesalahan yang terkait dengan elisitasi dan analisis persyaratan manual.

Area lain di mana AI dapat diterapkan di MBSE adalah simulasi dan pemodelan. Algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan untuk menghasilkan dan mengoptimalkan model sistem secara otomatis berdasarkan data input seperti metrik kinerja, kondisi lingkungan, dan umpan balik pengguna. Hal ini dapat membantu mengurangi waktu dan sumber daya yang diperlukan untuk mengembangkan dan menguji model sistem, sekaligus meningkatkan keakuratan dan keandalan hasil.

Praktik Terbaik AI untuk MBSE

Untuk mengatasi tantangan tersebut, ada beberapa praktik terbaik yang dapat diikuti saat menerapkan AI di MBSE. Ini termasuk:

1. Standardisasi dan Interoperabilitas: Untuk memastikan bahwa perangkat AI dapat diintegrasikan ke dalam alur kerja MBSE yang ada, penting untuk menetapkan antarmuka dan format data standar untuk bertukar informasi antara berbagai sistem. Hal ini dapat membantu memastikan bahwa hasil yang dihasilkan AI konsisten dan dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam keseluruhan proses pengembangan sistem.
2. Kualitas dan Ketersediaan Data: Untuk memastikan bahwa algoritma pembelajaran mesin dapat dilatih dan divalidasi secara efektif, penting untuk memprioritaskan pengumpulan dan pengelolaan data berkualitas tinggi pada persyaratan sistem, desain, dan metrik kinerja. Hal ini dapat melibatkan investasi dalam tata kelola dan sistem manajemen data, serta menetapkan pedoman dan standar yang jelas untuk pengumpulan dan pembagian data.
3. Kejelasan dan Transparansi: Untuk mengatasi masalah etika dan hukum yang terkait dengan penggunaan AI dalam MBSE, penting untuk memprioritaskan kejelasan dan transparansi hasil yang dihasilkan AI. Ini dapat melibatkan penerapan teknik seperti interpretabilitas model dan AI yang dapat dijelaskan, serta memastikan bahwa model AI dikembangkan dan divalidasi menggunakan praktik yang etis dan transparan.
4. Kolaborasi Manusia-AI: Untuk memaksimalkan manfaat AI dalam MBSE, penting untuk memprioritaskan kolaborasi manusia-AI dan memastikan bahwa perangkat AI dirancang untuk melengkapi pengambilan keputusan manusia, bukan menggantikannya. Hal ini dapat melibatkan investasi dalam program pelatihan dan pendidikan untuk membantu para insinyur dan desainer mengembangkan keterampilan dan pengetahuan yang dibutuhkan untuk bekerja secara efektif dengan perangkat AI.

Integrasi AI Visure Solutions

Visure Solutions, penyedia perangkat lunak ALM (Application Lifecycle Management) terkemuka untuk Manajemen Persyaratan, baru-baru ini mengumumkan peran perintisnya dalam mengintegrasikan teknologi AI ke dalam produknya. Langkah ini diatur untuk secara substansial meningkatkan kemampuan penawaran Visure, menandai kedatangan alat Manajemen Persyaratan generasi berikutnya.

Integrasi teknologi AI ke dalam platform ALM Manajemen Persyaratan Visure akan memberdayakan pengguna untuk mengekstrak wawasan yang lebih mendalam dari proyek mereka, memungkinkan pengelolaan proses persyaratan yang lebih efektif dan efisien. Teknologi baru ini akan memfasilitasi identifikasi masalah potensial secara real-time, mengurangi risiko, dan meningkatkan produktivitas. Dengan kemampuan terbaru, perangkat lunak Visure kini dapat menawarkan dukungan analitik prediktif untuk meminimalkan pengerjaan ulang, mengoptimalkan biaya dan kinerja, serta memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data.

Kasus Uji Persyaratan Penulisan

Menulis persyaratan dan menguji kasus secara manual dapat menjadi tugas yang membosankan dan rawan kesalahan, tetapi penting untuk memastikan bahwa sistem memenuhi persyaratan yang ditentukan. Integrasi AI Visure dapat menyederhanakan proses ini dengan membuat kasus uji secara otomatis dari persyaratan sistem. 

Persyaratan Menulis

Persyaratan menulis dapat menjadi tugas yang memakan waktu yang menuntut banyak usaha dan perhatian terhadap detail. Namun, integrasi AI Visure dapat membantu mengotomatiskan proses ini. Dengan menggunakan data dan praktik terbaik yang ada, integrasi menyarankan persyaratan.

Menyarankan Perbaikan Persyaratan

Integrasi AI Visure dapat membantu dalam mengidentifikasi dan menyarankan koreksi untuk potensi kesalahan dalam persyaratan meskipun dengan niat terbaik dan peninjauan yang cermat. Ini dapat membantu memastikan bahwa persyaratannya komprehensif dan akurat.

Menghasilkan Persyaratan Secara Otomatis

Menghasilkan persyaratan adalah komponen penting lainnya dari manajemen persyaratan. Integrasi AI Visure dapat membantu merampingkan proses ini dengan secara otomatis menghasilkan persyaratan untuk sistem teknis, termasuk persyaratan fungsional dan non-fungsional.

Menganalisis Kualitas Persyaratan

Integrasi AI Visure dapat merampingkan proses analisis kualitas persyaratan, yang merupakan tugas teliti yang menuntut keahlian dan perhatian terhadap detail. Dengan integrasi AI, potensi kesalahan atau ketidakkonsistenan dalam persyaratan dapat diidentifikasi secara otomatis dan saran untuk perbaikan dapat diberikan.

Secara Otomatis Menghasilkan Persyaratan untuk Persyaratan yang Diberikan

Integrasi AI dapat secara otomatis menghasilkan persyaratan, langkah, dan hasil yang diharapkan untuk persyaratan tertentu. Fitur ini dapat membuat proses pengembangan menjadi lebih efisien dengan memastikan bahwa setiap kebutuhan sudah detail dan lengkap.

Menyarankan Standar Kepatuhan untuk Industri Tertentu

Untuk memastikan kepatuhan dengan proyek pengembangan, sangat penting untuk mematuhi standar industri. Integrasi AI Visure dapat membantu mencapai kepatuhan dengan merekomendasikan standar yang relevan untuk dipatuhi sistem berdasarkan industri tertentu.

Integrasi teknologi AI ke dalam Perangkat Lunak Manajemen Persyaratan Visure diharapkan memberikan banyak manfaat bagi bisnis, termasuk akurasi dan efisiensi yang lebih baik dalam mengidentifikasi dan mengelola persyaratan proyek, pemrosesan dan analisis data yang lebih cepat, peningkatan kolaborasi dan komunikasi di antara pemangku kepentingan proyek, pengambilan keputusan yang lebih efektif berdasarkan wawasan data real-time, dan pendekatan berpikiran maju dan strategis untuk pengembangan perangkat lunak. AI juga dapat mengotomatiskan tugas manual, menghasilkan persyaratan, membuat kasus uji, mengurangi kesalahan manusia, dan meningkatkan produktivitas dan kinerja proyek secara keseluruhan. Pada akhirnya, hal ini dapat menghasilkan biaya yang lebih rendah, waktu pemasaran yang lebih cepat, dan kepuasan pelanggan yang lebih baik.