Software アーキテクチャとデザインの研究分野は、自己進化する産業用ソフトウェアのアーキテクチャパラダイムを定義します。私たちは、静的な設計図を生きたソフトウェアアーキテクチャに変換します。これにより、複雑な環境でも正確性を確保しながら、システムが積極的に再構築できるようになります。
私たちの研究は、進化するように構築されたソフトウェアアーキテクチャを開発することにより、シーメンスのデジタルポートフォリオの未来を再構築しています。私たちは、固定された設計図を、複雑さを積極的に管理する動的に適応する建築物に変換します。操作可能な自律性と自己認識をコアアーキテクチャに統合することで、環境や要件が絶えず変化しても、ソフトウェアの回復力と正確さを維持します。
重要なのは、固定された設計図から、それ自体の進化を通じて正確さを維持する動的に適応するアーティファクトへのソフトウェアアーキテクチャの進化です。
Software アーキテクチャとデザインの研究は、静的な設計図から生きたソフトウェアアーキテクチャへの移行に焦点を当てています。私たちは、自己進化するソフトウェアアーキテクチャの原則と、運用可能な自律性に必要なアーキテクチャの品質特性を定義します。私たちの仕事は、戦略的アーキテクチャの進化とポートフォリオの近代化を推進し、AIネイティブなソフトウェアパラダイムへの移行を可能にします。
主な研究分野は、ソフトウェアシステムの自己認識、自己進化のフレームワーク、フェデレーテッドソフトウェアアーキテクチャ設計、自律ガバナンス、AI拡張データ統合に集中しています。私たちの分野の中心的な柱は、正確性エンベロープと検証ハーネスのエンジニアリングです。自己認識とトレーサビリティをアーキテクチャの中核に組み込むことで、複雑な産業システムとエージェントアーキテクチャが、進化しても回復力、信頼性、正確性を維持できるようにします。
これ 会社のコアテクノロジー 高度なソフトウェアアーキテクチャフレームワークを通じて、自己進化する連合型の産業用ソフトウェアアプリケーションのエンジニアリングに焦点を当てています。私たちは、戦略的なアーキテクチャの進化を推進し、当社のソフトウェアがハイステークス環境でも正確で信頼できるものであり続けるようにします。操作可能な自律性を持たせるために正確性エンベロープとアーキテクチャ特性を適用することで、産業用アプリケーションが運用の完全性を維持しながら積極的に適応できるようにします。
この会社のコアテクノロジーは、生きた建築原理に関する基礎研究を超えて、専門家によるコンサルティング、建築レビュー、技術評価を提供しています。水平的な分野として、Siemens スのすべての事業領域にわたって回復力のある産業グレードのソフトウェアを構築するために必要なアーキテクチャパターンと将来を見据えたガイダンスを提供します。
公開日：2025年第3回基礎と大規模言語モデルに関する国際会議（FLLM）
永建堂、ドルク・トゥンセル、クリスチャン・ケルナー、トーマス・ランクラー
過剰なプロンプトは、プロンプト内の例が多すぎるとLLMのパフォーマンスが低下し、従来の少数派学習の仮定が損なわれる場合に発生します。このジレンマを研究するために、プロンプトフレームワークは、GPT-4O、DeepSeek-V3、Llama-3.1などのモデルにわたるランダムサンプリング、セマンティック埋め込み、TF-IDFベクトル選択を評価しました。結果は、ドメイン固有の例が多すぎると逆説的に正確さを損なうことを示しています。ソフトウェア要件データセットでテストしたところ、階層化された例とTF-IDFで選択された例を徐々に増やしていくと、最適なプロンプトサイズが明らかになりました。このアプローチは、最先端の要件分類を 1% 上回りながら、過剰なプロンプト表示を回避します。
出版社のページで見る
提出先：SE2026、情報学会、ボン
ヨンジャン・タン、トーマス・ランクラー
LLMの進歩にもかかわらず、複雑なソフトウェアエンジニアリングのタスクには、協調的で専門的なアプローチが必要です。このホワイトペーパーでは、要件エンジニアリング、コード生成、テスト、デバッグを含むソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたるLLMベースのマルチエージェントシステムの新たなパラダイムを体系的にレビューします。モデルの選択、評価ベンチマーク、エージェントフレームワーク、通信プロトコルを調べます。さらに、この作品は、オーケストレーション、ヒューマンエージェントの調整、コストの最適化、データ収集などの重要な課題を浮き彫りにし、エージェントソフトウェアエンジニアリングの現状に関する重要な洞察を提供しています。
出版社のページで見る
公開場所：ReCode '26：コードの翻訳、変換、近代化に関する第1回ワークショップの議事録、13～18ページ
トビアス・ベーム、イェンス・グアン・スー・ティエン、モヒニ・ノネンマン、トム・スクーンバート、バート・カーペル、アンドレアス・ビースドルフ
この体験レポートは、レガシーコードベースと最新のターゲットプラットフォームの間に、テクノロジーにとらわれない中間モデルを挿入する4段階のモデル駆動型アプローチ（分析、強化、合成、移行）を示しています。大規模な産業用.NETアプリケーションに適用すると、機能的な動作を維持しながら、ユーザーインターフェイスとページ構造を最新のWebスタックに半自動的に移行します。アーキテクチャの知識を明示的なモデルに統合することで、保守性と開発者の経験が向上します。手作業を必要とするレイアウト上の課題にもかかわらず、このアプローチはリスクを軽減し、効果的に拡張し、再利用可能なパターンを提供します。
出版社のページで見る
公開日：2026 IEEE 第23回Software アーキテクチャコンパニオンに関する国際会議（ICSA‑C）
ヘンリック・ティルマン、ベルンハルト・ルンペ、アンドレアス・ビースドルフ
既存の企業は、言語が古く、識別子が不明瞭なため、保守が難しいレガシーシステムに頼ることがよくあります。ただし、これらのシステムを交換すると、実証済みの信頼性が失われるリスクがあります。大規模な言語モデルはアーキテクチャの回復と近代化に役立ちますが、正確なコンテキスト管理が必要です。コードは解析可能な形式言語なので、検索では非構造化テキストに頼るのではなく、プログラム構造を利用することができます。GraphRagの構造を意識したナレッジグラフを構築するための解析ベースの方法論を提案します。このアプローチは、産業のケーススタディにおける検索精度の向上とマルチホップのアーキテクチャ上の理由を示しています。
出版社のページで見る