Technologies de base de l'entreprise

Architecture et conception Software

Le domaine de recherche sur l'architecture Software et la conception définit les paradigmes architecturaux pour les logiciels industriels auto-évolutifs. Nous transformons les plans statiques en architectures logicielles vivantes qui permettent aux systèmes de se réinventer de manière proactive tout en garantissant l'exactitude dans des environnements complexes.

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Et si les logiciels industriels n'étaient plus un outil statique, mais une architecture vivante qui évolue automatiquement pour rester correcte ?

Nos recherches refaçonnent l'avenir du portefeuille numérique de Siemens en développant des architectures logicielles conçues pour évoluer. Nous transformons les plans fixes en artefacts architecturaux à adaptation dynamique qui gèrent la complexité de manière proactive. En intégrant l'autonomie opérationnelle et la conscience de soi dans l'architecture de base, nous nous assurons que nos logiciels restent résilients et corrects, même si leurs environnements et leurs exigences changent continuellement.

Ce qui compte, c'est l'évolution de l'architecture logicielle d'un plan fixe à un artefact à adaptation dynamique qui préserve l'exactitude tout au long de sa propre évolution.

$Image fractionnée montrant des blocs de verre au néon abstraits et un développeur travaillant sur plusieurs moniteurs$

Deux collègues collaborant dans un bureau moderne, regardant un écran d'ordinateur portable

La recherche en architecture et conception Software se concentre sur la transition des plans statiques aux architectures logicielles vivantes. Nous définissons les principes des architectures logicielles auto-évolutives et les caractéristiques de qualité architecturales requises pour l'autonomie opérationnelle. Notre travail favorise l'évolution stratégique de l'architecture et la modernisation du portefeuille, permettant le passage à des paradigmes logiciels natifs de l'IA.

Les principaux domaines de recherche sont centrés sur la conscience de soi pour les systèmes logiciels, les cadres pour l'auto-évolution, la conception d'architecture logicielle fédérée, la gouvernance autonome et l'intégration de données augmentée par l'IA. Un pilier central de notre domaine est l'ingénierie des enveloppes d'exactitude et des harnais de vérification. En intégrant la conscience de soi et la traçabilité dans le noyau architectural, nous veillons à ce que les systèmes industriels complexes et les architectures agentiques restent résilients, dignes de confiance et corrects tout au long de leur propre évolution.

Ceci Technologie de base de l'entreprise se concentre sur l'ingénierie d'applications logicielles industrielles auto-évolutives et fédérées grâce à des cadres d'architecture logicielle avancés. Nous conduisons l'évolution de l'architecture stratégique, en veillant à ce que notre logiciel reste correct et digne de confiance dans les environnements à enjeux élevés. En appliquant des enveloppes d'exactitude et des caractéristiques architecturales pour une autonomie opérationnelle, nous permettons aux applications industrielles de s'adapter de manière proactive tout en maintenant l'intégrité opérationnelle.

Au-delà de la recherche fondamentale sur les principes architecturaux vivants, cette société Core Technology offre des conseils d'experts, des revues d'architecture et des évaluations techniques. En tant que champ horizontal, il fournit les modèles architecturaux et les conseils à l'épreuve du temps nécessaires pour construire des logiciels résilients et de qualité industrielle dans tous les domaines d'activité de Siemens.

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Publications

Explorez nos articles vedettes

Le dilemme des quelques coups : Surinciter les grands modèles linguistiques

Publié dans : 2025 3e Conférence internationale sur les fondations et les grands modèles linguistiques (FLLM)
Yongjian Tang ; Tuncel Doruk ; Christian Koerner ; Thomas Runkler

L'incitation excessive se produit lorsque des exemples excessifs dans les invites dégradent les performances en LLM, remettant en question les hypothèses traditionnelles d'apprentissage en quelques coups. Pour étudier ce dilemme, un cadre incitatif a évalué l'échantillonnage aléatoire, l'incorporation sémantique et la sélection de vecteurs TF-IDF dans des modèles tels que GPT-4o, DeepSeek-v3 et Llama-3.1. Les résultats montrent que trop d'exemples spécifiques à un domaine nuisent paradoxalement à la précision. Testé sur des ensembles de données sur les exigences logicielles, l'augmentation progressive des exemples stratifiés et sélectionnés par TF-IDF a révélé des tailles d'invite optimales. Cette approche évite les incitations excessives tout en surpassant de 1 % la classification des exigences de pointe.
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Systèmes agentiques basés sur LLM pour le génie logiciel : Défis et opportunités

Soumis à : SE2026, Gesellschaft für Informatik, Bonn
Yongjian Tang, Thomas Runkler

Malgré les progrès du LLM, les tâches complexes d'ingénierie logicielle exigent des approches collaboratives et spécialisées. Cet article passe systématiquement en revue le paradigme émergent des systèmes multi-agents basés sur LLM tout au long du cycle de vie du développement logiciel, y compris l'ingénierie des exigences, la génération de code, les tests et le débogage. Il examine la sélection de modèles, les repères d'évaluation, les cadres agentiques et les protocoles de communication. De plus, le travail met en évidence des défis clés tels que l'orchestration, la coordination homme-agent, l'optimisation des coûts et la collecte de données, offrant des informations essentielles sur l'état du génie logiciel agentique.
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Modernisation des systèmes hérités basée sur des modèles à grande échelle

Publié dans : ReCode '26 : Compte rendu du 1er atelier sur la traduction, la transformation et la modernisation du code, pages 13 ‑ 18
Tobias Böhm, Jens Guan Su Tien, Mohini Nonnenmann, Tom Schoonbaert, Bart Carpels, Andreas Biesdorf

Ce rapport d'expérience présente une approche basée sur un modèle en quatre étapes (analyse, enrichissement, synthèse, transition) qui insère un modèle intermédiaire agnostique sur la technologie entre les bases de code héritées et les plates-formes cibles modernes. Appliqué à une grande application .NET industrielle, il migre semi-automatiquement les interfaces utilisateur et les structures de pages vers des piles Web modernes tout en préservant le comportement fonctionnel. En consolidant les connaissances architecturales dans des modèles explicites, cela améliore la maintenabilité et l'expérience des développeurs. Malgré les défis de mise en page nécessitant un effort manuel, l'approche réduit les risques, évolue efficacement et offre des modèles réutilisables.
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Faire le pont entre la syntaxe formelle et la sémantique LLM : Extraction de graphiques de connaissances pour la compréhension du code hérité

Publié dans : 2026 23e Conférence internationale de l'IEEE sur le compagnon de l'architecture Software (ICSA‑C)
Henrik Thillmann ; Bernhard Rumpe ; Andreas Biesdorf

Les entreprises établies s'appuient souvent sur des systèmes hérités qui sont difficiles à entretenir en raison de langues obsolètes et d'identifiants peu clairs. Cependant, le remplacement de ces systèmes présente le risque de perdre leur fiabilité avérée. Les grands modèles linguistiques peuvent aider à la récupération et à la modernisation de l'architecture, mais ils nécessitent une gestion précise du contexte. Puisque le code est un langage formel analysable, la récupération peut exploiter la structure du programme au lieu de s'appuyer sur du texte non structuré. Nous proposons une méthodologie basée sur l'analyse pour construire un graphe de connaissances prenant en compte la structure pour GraphRag. Cette approche démontre une précision de récupération améliorée et un raisonnement architectural multi-sauts dans une étude de cas industrielle.
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