Skip to main content
Ova se stranica prikazuje pomoću automatiziranog prijevoda. Umjesto toga, pogledaj na engleskom?
Osnovne tehnologije tvrtke

Arhitektura i dizajn softvera

Područje istraživanja softverske arhitekture i dizajna definira arhitektonske paradigme za industrijski softver koji se razvija. Statičke nacrte pretvaramo u žive softverske arhitekture koje omogućuju sustavima da se proaktivno ponovno izmišljaju, a istovremeno osiguravaju ispravnost u složenim krajolicima.

Istražite publikacije

Što ako industrijski softver više nije statički alat, već živa arhitektura koja se sama razvija kako bi ostala ispravna?

Naše istraživanje preoblikuje budućnost Siemensovog digitalnog portfelja razvojem softverskih arhitektura koje su izgrađene za razvoj. Pretvaramo fiksne nacrte u dinamički prilagođavajuće arhitektonske artefakte koji proaktivno upravljaju složenošću. Integrirajući operativnu autonomiju i samosvijest u osnovnu arhitekturu, osiguravamo da naš softver ostane otporan i ispravan, čak i dok se njihova okruženja i zahtjevi neprestano mijenjaju.

Ono što je važno je evolucija softverske arhitekture od fiksnog nacrta do dinamički prilagođavajućeg artefakta koji čuva ispravnost tijekom vlastite evolucije.

Podijeljena slika koja prikazuje apstraktne neonske staklene blokove i programera koji radi na više monitora
Dvije kolege surađuju u modernom uredu, gledajući zaslon prijenosnog računala

Istraživanje softverske arhitekture i dizajna usredotočuje se na prijelaz sa statičkih nacrta na žive softverske arhitekture. Definiramo principe za samostalno razvijajuće softverske arhitekture i arhitektonske karakteristike kvalitete potrebne za operativnu autonomiju. Naš rad pokreće evoluciju strateške arhitekture i modernizaciju portfelja, omogućavajući pomak prema softverskim paradigmama izvornih AI.

Ključna područja istraživanja usredotočena su na samosvijest za softverske sustave, okvire za samoevoluciju, dizajn federirane softverske arhitekture, autonomno upravljanje i integraciju podataka s povećanom umjetnom inteligencijom. Središnji stup naše domene je inženjering omotnica ispravnosti i pojaseva za provjeru. Ugrađivanjem samosvijesti i sljedivosti u arhitektonsku jezgru osiguravamo da složeni industrijski sustavi i agentičke arhitekture ostanu otporni, pouzdani i ispravni tijekom svoje evolucije.

Ovo Osnovna tehnologija tvrtke fokusira se na inženjering samorazvijajućih i federiranih industrijskih softverskih aplikacija kroz napredne okvire softverske arhitekture. Pokrećemo evoluciju strateške arhitekture, osiguravajući da naš softver ostane ispravan i pouzdan u okruženjima s visokim ulozima. Primjenom ispravnosti omotnica i arhitektonskih karakteristika za operativnu autonomiju omogućujemo proaktivno prilagođavanje industrijskim aplikacijama uz održavanje operativnog integriteta.

Osim temeljnih istraživanja živih arhitektonskih principa, ova tvrtka Core Technology nudi stručno savjetovanje, preglede arhitekture i tehničke procjene. Kao horizontalno polje pruža arhitektonske obrasce i smjernice otporne na budućnost potrebne za izgradnju otpornog softvera industrijskog razreda u svim Siemensovim poslovnim domenama.

Ikona za softversku arhitekturu i dizajn
Publikacije

Istražite naše istaknute radove

Nekolicina dilema: Prekomjerno poticanje velikih jezičnih modela

Objavljeno u: 2025. 3. međunarodna konferencija o temeljnim i velikim jezičnim modelima (FLLM)
Yongjian Tang; Doruk Tuncel; Christian Koerner; Thomas Runkler

Prekomjerno podsticanje događa se kada prekomjerni primjeri u poticajima pogoršavaju performanse LLM-a, izazivajući tradicionalne pretpostavke učenja s nekoliko snimaka. Kako bi proučavao ovu dilemu, poticajni okvir procijenio je slučajno uzorkovanje, semantičko ugrađivanje i odabir vektora TF-IDF u modelima poput GPT-4o, DeepSeek-v3 i LLAMA-3.1. Rezultati pokazuju da previše primjera specifičnih za domenu paradoksalno šteti točnosti. Testirano na skupovima podataka o softverskim zahtjevima, postupno povećavajući stratificirani primjeri i odabrani primjeri TF-IDF otkrili su optimalne veličine brzine. Ovaj pristup izbjegava pretjerano poticanje dok nadmašuje najsuvremeniju klasifikaciju zahtjeva za 1%.
Pogledajte na stranici izdavača

Agentički sustavi za softversko inženjerstvo zasnovani na LLM-u: izazovi i mogućnosti

Dostavljeno na: SE2026, Gesellschaft für Informatik, Bonn
Yongjian Tang, Thomas Runkler

Unatoč napretku LLM-a, složeni zadaci softverskog inženjeringa zahtijevaju suradničke, specijalizirane pristupe. Ovaj rad sustavno pregledava novu paradigmu sustava s više agenata temeljenih na LLM-u tijekom cijelog životnog ciklusa razvoja softvera, uključujući inženjering zahtjeva, generiranje koda, testiranje i uklanjanje pogrešaka. Ispituje odabir modela, mjerila evaluacije, agentičke okvire i komunikacijske protokole. Osim toga, rad ističe ključne izazove poput orkestracije, koordinacije čovjeka i agenta, optimizacije troškova i prikupljanja podataka, nudeći bitne uvide u stanje agentičkog softverskog inženjeringa.
Pogledaj na stranici izdavača

Modernizacija naslijeđenog sustava vođena modelima u razmjerima

Objavljeno u: RecODE '26: Zbornik radova prve radionice o prijevodu, transformaciji i modernizaciji koda, stranice 13 - 18
Tobias Böhm, Jens Guan Su Tien, Mohini Nonnenmann, Tom Schoonbaert, Bart Carpels, Andreas Biesdorf

Ovo izvješće o iskustvu predstavlja četverostupanjski pristup vođen modelom (analiza, obogaćivanje, sinteza, tranzicija) koji ubacuje tehnološki agnostički intermedijarni model između naslijeđenih kodnih baza i modernih ciljnih platformi. Primijenjen na veliku industrijsku .NET aplikaciju, poluautomatski migrira korisnička sučelja i strukture stranica na moderne web hrpe uz očuvanje funkcionalnog ponašanja. Konsolidacijom arhitektonskog znanja u eksplicitne modele poboljšava održivost i iskustvo programera. Unatoč izazovima rasporeda koji zahtijevaju ručni napor, pristup smanjuje rizik, učinkovito se skalira i nudi uzorke za višekratnu upotrebu.
Pogledaj na stranici izdavača

Premošćivanje formalne sintakse i LLM semantike: Izvlačenje grafikona znanja za razumijevanje naslijeđenog koda

Objavljeno u: 2026. IEEE 23. međunarodna konferencija o softverskoj arhitekturi pratioca (ICSA‑C)
Henrik Thillmann; Bernhard Rumpe; Andreas Biesdorf

Osnovana poduzeća često se oslanjaju na naslijeđene sustave koje je teško održavati zbog zastarjelih jezika i nejasnih identifikatora. Međutim, zamjena ovih sustava predstavlja rizik od gubitka dokazane pouzdanosti. Veliki jezični modeli mogu pomoći u oporavku i modernizaciji arhitekture, ali zahtijevaju precizno upravljanje kontekstom. Budući da je kod formalni jezik koji se može raščlaniti, pronalaženje može iskoristiti strukturu programa umjesto da se oslanja na nestrukturirani tekst. Predlažemo metodologiju zasnovanu na raščlanjivanju za izgradnju grafikona znanja svjesnog strukture za GraphRAG. Ovaj pristup pokazuje poboljšanu preciznost pronalaženja i arhitektonsko zaključivanje s više skokova u industrijskoj studiji slučaja.
Pogledaj na stranici izdavača