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モデルベース システム エンジニアリングにおける人工知能 (AI)

モデルベース システム エンジニアリングにおける人工知能 (AI)

目次

人工知能 (AI) は、エンジニアリングとシステム デザインの世界で急速に注目を集めており、モデルベース システム エンジニアリング (MBSE) へのアプローチ方法に革命をもたらす可能性があります。 AI テクノロジーを活用することで、システム エンジニアリング プロセスの効率と有効性を改善し、最終的にはより優れた回復力のあるシステムを提供できます。

この記事では、AI を MBSE に適用できるさまざまな方法を探り、これらのテクノロジをワークフローにうまく統合するために克服しなければならないいくつかの課題に焦点を当てます。

AI in MBSE: アプリケーションと利点

MBSE トレーニング コース

AI を MBSE に適用する方法はたくさんあります。 最も有望なアプリケーションには次のものがあります。

  1. インテリジェントな要件分析: 自然言語処理 (NLP) や機械学習 (ML) などの AI テクノロジを使用して、ドキュメント、ユーザー フィードバック、ソーシャル メディアなどのテキスト ソースから要件を自動的に抽出できます。 これにより、手動で要件を​​特定して分析するために必要な時間と労力が大幅に削減され、キャプチャされた要件の正確さと完全性も向上します。
  2. 自動モデル生成: 敵対的生成ネットワーク (GAN) や強化学習 (RL) などの AI 技術を使用して、高レベルの仕様からシステム モデルを自動的に生成できます。 これにより、手動でモデルを作成するために必要な時間と労力を削減でき、生成されるモデルの抽象化と汎用性のレベルも向上します。
  3. インテリジェント モデル検証: ルールベースのエキスパート システムや ML アルゴリズムなどの AI テクノロジを使用して、要件に対してモデルを自動的に検証し、潜在的な問題や異常を特定できます。 これにより、検証タスクを手動で実行するために必要な時間と労力を削減でき、得られる検証結果の精度と信頼性も向上します。
  4. 自律的な意思決定: 深層強化学習 (DRL) などの AI 技術を使用して、自律型エージェントをトレーニングし、複雑で不確実な環境で意思決定を行うことができます。 これは、危険を回避して事故を防止するためにタイムリーで正確な意思決定が不可欠な、安全性が重要なシステムで特に役立ちます。

MBSE に AI を実装する利点

これらおよびその他の AI テクノロジを活用することで、MBSE の実践者は、次のような多くの重要な利点を得ることができます。

  1. 効率の向上: AI は、要件分析、モデル生成、検証など、MBSE に関連する多くの手動タスクを自動化できます。 これにより、これらのタスクを実行するために必要な時間と労力が削減され、エンジニアはシステム設計のより複雑で創造的な側面に集中できるようになります。
  2. 精度と一貫性の向上: AI アルゴリズムは、要件分析やモデル検証などのタスクを、人間のエンジニアよりも高い精度と一貫性で実行できます。 これにより、システムの信頼性と堅牢性が向上し、エラーや欠陥のリスクが軽減されます。
  3. 意思決定の強化: AI アルゴリズムは、大量のデータを分析し、人間が検出するのが困難または不可能なパターンや傾向を特定することにより、エンジニアがより適切な情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。 これにより、より効果的なシステム設計が可能になり、エンジニアはコストのかかるミスややり直しを避けることができます。
  4. 柔軟性と適応性の向上: AI は、従来のモデルよりも抽象的で一般的なモデルを生成することで、エンジニアがより柔軟で適応性の高いシステムを開発するのに役立ちます。 これにより、システムは予期しない状況をより適切に処理し、変化する環境に適応できるようになります。

MBSE における AI の課題

MBSE における AI のメリットは大きい一方で、これらのテクノロジをワークフローにうまく統合するために対処しなければならない課題も数多くあります。 最も重要な課題には次のようなものがあります。

  1. データ品質: AI モデリングに使用されるデータの正確さと完全性は、AI 駆動型システムの成功にとって非常に重要です。 MBSE では、さまざまなモデルやシミュレーションが不完全または一貫性のないデータに基づいている可能性があるため、データの品質が大きな課題になる可能性があります。 これにより、不正確な予測や信頼できない結果が生じる可能性があります。
  2. 複雑: システムが複雑になるにつれて、モデリングとシミュレーションに必要なデータ量も指数関数的に増加します。 これにより、大量のデータを効率的に管理および処理することが難しくなる可能性があります。 さらに、AI システムがより複雑になるにつれて、AI モデルとシミュレーションの結果を理解して解釈することが難しくなる可能性があります。
  3. 基準の欠如: 現在、AI のモデリングとシミュレーションは標準化されていません。 これは、異なる AI ツールとシステムがモデリングとシミュレーションに対して異なるアプローチを使用する可能性があることを意味し、異なるシステム間で結果を比較して一貫性を確保することが困難になります。
  4. 統合: AI ツールとシステムを既存の MBSE ワークフローと統合することは、大きな課題になる可能性があります。 これには、AI と MBSE の両方に対する深い理解と、さまざまなツールやシステムの統合に関する専門知識が必要です。
  5. 倫理とセキュリティ: 他のテクノロジーと同様に、AI は倫理的およびセキュリティ上の懸念を引き起こす可能性があります。 たとえば、AI システムは偏見や差別的である可能性があり、サイバー攻撃に対して脆弱である可能性があります。 これらの懸念に対処するには、慎重な計画とリスク管理が必要です。
  6. 人間の専門知識: AI ツールとシステムは、それらを設計して使用する人間と同じくらい優れています。 MBSE では、ドメインを理解し、AI ツールやシステムと連携して、結果が正確で信頼できるものであることを確認できる専門家が重要です。

AI はどのように役立ちますか?

AI を使用して、人間の意思決定を強化し、MBSE プロセスの全体的な効率を向上させることができます。 たとえば、機械学習アルゴリズムを適用して、システム開発中に生成された大量のデータを分析し、システムの設計とパフォーマンスを最適化するために使用できる洞察を提供できます。

AI は、要件の管理や検証など、MBSE プロセスの特定の側面を自動化するのにも役立ちます。 たとえば、自然言語処理 (NLP) 技術を使用して、契約、規制、標準などのテキスト ソースから要件を抽出し、それらをシステム モデルに自動的にマッピングできます。 これにより、時間を節約し、手作業による要件の抽出と分析に関連するエラーを減らすことができます。

MBSE で AI を適用できるもう XNUMX つの領域は、シミュレーションとモデリングです。 機械学習アルゴリズムを使用して、パフォーマンス メトリック、環境条件、ユーザー フィードバックなどの入力データに基づいて、システム モデルを自動的に生成および最適化できます。 これにより、システム モデルの開発とテストに必要な時間とリソースを削減しながら、結果の精度と信頼性を向上させることができます。

MBSE の AI ベスト プラクティス

これらの課題に対処するために、MBSE で AI を適用するときに従うことができるいくつかのベスト プラクティスがあります。 これらには以下が含まれます:

  1. 標準化と相互運用性: AI ツールを既存の MBSE ワークフローに確実に統合できるようにするには、異なるシステム間で情報を交換するための標準インターフェイスとデータ形式を確立することが重要です。 これにより、AI によって生成された結果に一貫性があり、システム開発プロセス全体に簡単に統合できるようになります。
  2. データの品質と可用性: 機械学習アルゴリズムを効果的にトレーニングおよび検証できるようにするには、システム要件、設計、およびパフォーマンス メトリックに関する高品質のデータの収集と管理を優先することが重要です。 これには、データのガバナンスと管理システムへの投資、およびデータの収集と共有に関する明確なガイドラインと基準の確立が含まれる場合があります。
  3. 説明可能性と透明性: MBSE での AI の使用に関連する倫理的および法的懸念に対処するには、AI によって生成された結果の説明可能性と透明性を優先することが重要です。 これには、モデルの解釈可能性や説明可能な AI などの手法の実装、および AI モデルが倫理的で透明性のある慣行を使用して開発および検証されることを保証することが含まれる場合があります。
  4. 人間と AI のコラボレーション: MBSE で AI のメリットを最大化するには、人間と AI のコラボレーションを優先し、AI ツールが人間の意思決定を置き換えるのではなく、それを強化するように設計されていることを確認することが重要です。 これには、AI ツールを効果的に使用するために必要なスキルと知識をエンジニアやデザイナーが開発できるようにするためのトレーニングや教育プログラムへの投資が含まれる場合があります。

Visure Solutions の AI 統合

要件管理用の ALM (アプリケーション ライフサイクル管理) ソフトウェアの著名なプロバイダーである Visure Solutions は、最近 AI テクノロジを自社製品に統合する先駆的な役割を果たしたと発表しました。 この動きにより、Visure の製品機能が大幅に強化され、次世代の要件管理ツールの登場が予定されています。

AI テクノロジーを Visure の要件管理 ALM プラットフォームに統合することで、ユーザーはプロジェクトからより深い洞察を抽出できるようになり、要件プロセスのより効果的かつ効率的な管理が可能になります。 新しいテクノロジーにより、潜在的な問題のリアルタイムの特定が容易になり、リスクが軽減され、生産性が向上します。 最新機能を備えた Visure のソフトウェアは、再作業を最小限に抑え、コストとパフォーマンスを最適化し、データ主導の意思決定を可能にする予測分析サポートを提供できるようになりました。

要件テスト ケースの作成

要件とテスト ケースを手動で記述するのは面倒でエラーが発生しやすい作業ですが、システムが指定された要件を満たしていることを確認することは不可欠です。 Visure の AI 統合は、システムの要件からテスト ケースを自動的に生成することで、このプロセスを簡素化できます。 

書き込み要件

要件の作成は、多くの労力と細部への注意を必要とする、時間のかかる作業になる可能性があります。 ただし、Visure の AI 統合は、このプロセスの自動化に役立ちます。 既存のデータとベスト プラクティスを使用して、統合は要件を提案します。

要件修正の提案

Visure の AI 統合は、最善の意図と慎重なレビューにもかかわらず、要件の潜在的なエラーを特定して修正を提案するのに役立ちます。 これにより、要件が包括的かつ正確であることを確認できます。

要件の自動生成

要件の生成は、要件管理のもう XNUMX つの重要な要素です。 Visure の AI 統合は、機能要件と非機能要件を含む技術システムの要件を自動的に生成することで、このプロセスを合理化するのに役立ちます。

要件の品質を分析する

Visure の AI 統合により、専門知識と細部への注意が必要な細心の作業である要件品質の分析プロセスを合理化できます。 AI の統合により、要件内の潜在的なエラーや不一致を自動的に特定し、改善の提案を提供できます。

特定の要件の要件を自動的に生成する

AI 統合により、特定の要件に対して要件、手順、および期待される結果を自動的に生成できます。 この機能により、各要件が詳細かつ完全であることが保証されるため、開発プロセスがより効率化されます。

特定の業界のコンプライアンス基準を提案する

開発プロジェクトのコンプライアンスを確保するには、業界標準に準拠することが重要です。 Visure の AI 統合は、特定の業界に基づいてシステムが準拠する関連規格を推奨することで、コンプライアンスの達成を支援します。

AI テクノロジーを Visure の要件管理ソフトウェアに統合すると、プロジェクト要件の特定と管理における精度と効率の向上、データ処理と分析の高速化、プロジェクト関係者間のコラボレーションとコミュニケーションの強化、より効果的な意思決定など、企業に多くのメリットがもたらされることが期待されています。リアルタイムのデータ洞察と、ソフトウェア開発に対する先進的かつ戦略的なアプローチに基づいています。 AI はまた、手動タスクを自動化し、要件を生成し、テスト ケースを作成し、人的エラーを削減し、プロジェクト全体の生産性とパフォーマンスを向上させることもできます。 最終的には、コストの削減、市場投入までの時間の短縮、顧客満足度の向上につながります。

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