Skip to main content
Эта страница переведена автоматически. Перейти к английской версии?
Основные технологии компании

Архитектура и дизайн программного обеспечения

Область исследований Software Architecture and Design определяет архитектурные парадигмы саморазвивающегося промышленного программного обеспечения. Мы превращаем статические чертежи в живые программные архитектуры, которые позволяют системам активно изобретать себя заново, обеспечивая при этом правильность в сложных условиях.

Что, если промышленное программное обеспечение перестанет быть статичным инструментом, а живой архитектурой, которая саморазвивается, чтобы оставаться актуальной?

Наше исследование меняет будущее цифрового портфолио Siemens, разрабатывая программные архитектуры, способные развиваться. Мы превращаем фиксированные чертежи в динамически адаптируемые архитектурные артефакты, позволяющие упреждающе управлять сложностью. Интегрируя работоспособную автономность и самосознание в базовую архитектуру, мы гарантируем, что наше программное обеспечение остается отказоустойчивым и корректным даже в условиях постоянного изменения среды и требований.

Важна эволюция архитектуры программного обеспечения от фиксированного чертежа до динамически адаптируемого артефакта, сохраняющего правильность на протяжении всей своей эволюции.

Разделенное изображение, на котором изображены абстрактные неоновые стеклянные блоки и разработчик, работающий на нескольких мониторах
Два коллеги, работающие в современном офисе, смотрят на экран ноутбука

Исследование Software Architecture and Design сосредоточено на переходе от статических чертежей к живым архитектурам программного обеспечения. Мы определяем принципы саморазвивающихся архитектур программного обеспечения и характеристики качества архитектуры, необходимые для работоспособной автономности. Наша работа способствует развитию стратегической архитектуры и модернизации портфеля, что позволяет перейти к парадигмам программного обеспечения, основанного на искусственном интеллекте.

Ключевые области исследований сосредоточены на самосознании программных систем, платформах самоэволюции, проектировании федеративной архитектуры программного обеспечения, автономном управлении и интеграции данных с дополненным искусственным интеллектом. Основным направлением нашей деятельности является разработка конвертов для проверки правильности и жгутов для верификации. Внедряя самосознание и отслеживаемость в основу архитектуры, мы гарантируем, что сложные промышленные системы и агентские архитектуры будут оставаться устойчивыми, надежными и правильными на протяжении всей их эволюции.

Это Основная технология компании специализируется на разработке саморазвивающихся и объединенных промышленных программных приложений с использованием передовых инфраструктур программной архитектуры. Мы стимулируем развитие стратегической архитектуры, гарантируя, что наше программное обеспечение остается правильным и надежным в условиях высоких ставок. Применяя корректные рамки и архитектурные характеристики для обеспечения автономности работы, мы даем возможность промышленным приложениям активно адаптироваться, сохраняя при этом эксплуатационную целостность.

Помимо фундаментальных исследований принципов живой архитектуры, эта компания Core Technology предлагает экспертные консультации, обзоры архитектуры и технические оценки. В горизонтальной области оно предоставляет архитектурные паттерны и рекомендации, ориентированные на будущее, необходимые для создания надежного программного обеспечения промышленного уровня во всех сферах деятельности Siemens.

Значок для архитектуры и дизайна программного обеспечения
Публикации

Ознакомьтесь с нашими популярными статьями


Непростая дилемма: чрезмерное использование больших языковых моделей

Опубликовано в: 2025 г. 3-я Международная конференция по фундаментальным и большим языковым моделям (FLLM)
Юнцзянь Тан; Дорук Тунсель; Кристиан Кернер; Томас Рунклер

Чрезмерное количество подсказок возникает, когда чрезмерное количество примеров в подсказках снижает успеваемость LLM, что противоречит традиционным предположениям, основанным на малократном обучении. Чтобы изучить эту дилемму, система подсказок оценила случайную выборку, семантическое встраивание и выбор векторов TF-IDF в таких моделях, как GPT-4O, DeepSeek-v3 и LLama-3.1. Результаты показывают, что слишком большое количество примеров, относящихся к конкретной предметной области, парадоксальным образом вредит точности. Протестировано на наборах данных требований к программному обеспечению, постепенно увеличивающееся количество стратифицированных и отобранных TF-IDF примеров выявило оптимальные размеры запросов. Такой подход позволяет избежать чрезмерных запросов и при этом превосходит современную классификацию требований на 1%.
Смотреть на странице издателя


Агентные системы на основе LLM для разработки программного обеспечения: проблемы и возможности

Отправлено в: SE2026, Общество по информатике, Бонн
Юнцзянь Тан, Томас Рунклер

Несмотря на достижения LLM, сложные задачи разработки программного обеспечения требуют совместных специализированных подходов. В этой статье систематически рассматривается новая парадигма мультиагентных систем на основе LLM на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения, включая разработку требований, генерацию кода, тестирование и отладку. В нем рассматриваются выбор моделей, контрольные показатели оценки, агентские структуры и протоколы связи. Кроме того, в работе освещаются ключевые проблемы, такие как оркестрация, координация действий человека и агента, оптимизация затрат и сбор данных, что позволяет получить важную информацию о состоянии разработки агентского программного обеспечения.
Смотреть на странице издателя


Масштабная модернизация устаревших систем на основе моделей

Опубликовано в: ReCode '26: материалы первого семинара по переводу, преобразованию и модернизации кода, страницы 13‑18
Тобиас Бём, Йенс Гуан Су Тиен, Мохини Нонненманн, Том Шунберт, Барт Карпелс, Андреас Бисдорф

В этом отчете об опыте представлен четырехэтапный подход, основанный на моделях (анализ, обогащение, синтез, переход), который позволяет использовать независимую от технологий промежуточную модель между устаревшими кодовыми базами и современными целевыми платформами. Применяемое к крупному промышленному приложению.NET, оно полуавтоматически переносит пользовательские интерфейсы и структуры страниц в современные веб-стеки, сохраняя при этом функциональное поведение. Объединяя архитектурные знания в явные модели, оно улучшает ремонтопригодность и опыт разработчиков. Несмотря на сложности с компоновкой, требующие ручной работы, этот подход снижает риски, эффективно масштабируется и позволяет использовать шаблоны для повторного использования.
Смотреть на странице издателя


Соединение формального синтаксиса и семантики LLM: извлечение графов знаний для понимания устаревшего кода

Опубликовано в: 23-я Международная конференция IEEE 2026 по вспомогательной архитектуре программного обеспечения (ICSA‑C)
Хенрик Тильманн; Бернхард Румпе; Андреас Бисдорф

Устоявшиеся предприятия часто полагаются на устаревшие системы, которые трудно обслуживать из-за устаревших языков и нечетких идентификаторов. Однако замена этих систем чревата потерей доказанной надежности. Большие языковые модели могут помочь в восстановлении и модернизации архитектуры, но они требуют точного управления контекстом. Поскольку код является формальным языком, поддающимся анализу, при извлечении информации можно использовать структуру программы, а не использовать неструктурированный текст. Мы предлагаем методологию, основанную на синтаксическом анализе, для построения графа знаний с учетом структуры для GraphRag. Этот подход демонстрирует повышение точности извлечения данных и многоступенчатое архитектурное обоснование в промышленном примере.
Смотреть на странице издателя