Osnovne tehnologije podjetja

Arhitektura in oblikovanje programske opreme

Raziskovalno področje arhitekture in oblikovanja programske opreme opredeljuje arhitekturne paradigme za samorazvijajočo se industrijsko programsko opremo. Statične načrte pretvorimo v žive programske arhitekture, ki omogočajo sistemom, da se proaktivno ponovno izumijo, hkrati pa zagotavljajo pravilnost v zapletenih krajinah.

Raziščite publikacije

Kaj pa, če industrijska programska oprema ne bi bila več statično orodje, ampak živa arhitektura, ki se sama razvija, da ostane pravilna?

Naše raziskave preoblikujejo prihodnost Siemensovega digitalnega portfelja z razvojem arhitektur programske opreme, ki so zasnovane za razvoj. Fiksne načrte preoblikujemo v dinamično prilagajajoče se arhitekturne artefakte, ki proaktivno upravljajo kompleksnost. Z vključitvijo operativne avtonomije in samozavedanja v osrednjo arhitekturo zagotavljamo, da naša programska oprema ostane odporna in pravilna, tudi ko se njihova okolja in zahteve nenehno spreminjajo.

Pomemben je razvoj arhitekture programske opreme od fiksnega načrta do dinamično prilagajočega se artefakta, ki ohranja pravilnost skozi celoten lastni razvoj.

Razdeljena slika, ki prikazuje abstraktne neonske steklene bloke in razvijalca, ki dela na več monitorjih

Dva kolega, ki sodelujeta v sodobni pisarni in gledata zaslon prenosnika

Raziskave arhitekture in oblikovanja programske opreme se osredotočajo na prehod iz statičnih načrtov na žive arhitekture programske opreme. Opredelujemo načela za samorazvijajoče se programske arhitekture in arhitekturne značilnosti kakovosti, potrebne za operativno avtonomijo. Naše delo spodbuja razvoj strateške arhitekture in posodobitev portfelja, kar omogoča prehod na paradigme programske opreme, ki izvorne AI.

Ključna raziskovalna področja so osredotočena na samozavedanje za programske sisteme, okvire za samoevolucijo, oblikovanje združene arhitekture programske opreme, avtonomno upravljanje in integracijo podatkov, razširjene z umetno inteligenco. Osrednji steber naše domene je inženiring ovojnic za pravilnost in preveritvenih pasov. Z vgradnjo samozavedanja in sledljivosti v arhitekturno jedro zagotavljamo, da kompleksni industrijski sistemi in agentične arhitekture ostanejo v svojem razvoju odporni, zaupanja vredni in pravilni.

To Osnovna tehnologija podjetja osredotoča se na inženiring samorazvijajočih se in združenih industrijskih programskih aplikacij prek naprednih okvirov programske arhitekture. Spodbujamo razvoj strateške arhitekture in zagotavljamo, da naša programska oprema ostane pravilna in zaupanja vredna v okoljih z velikimi vložki. Z uporabo korektnih ovojnic in arhitekturnih značilnosti za obratovalno avtonomijo omogočamo proaktivno prilagajanje industrijskim aplikacijam ob ohranjanju celovitosti delovanja.

Poleg temeljnih raziskav živih arhitekturnih načel ta osnovna tehnologija podjetja ponuja strokovno svetovanje, preglede arhitekture in tehnične ocene. Kot horizontalno polje zagotavlja arhitekturne vzorce in usmeritve, ki so odporne na prihodnost, potrebne za izdelavo odporne programske opreme industrijskega razreda na vseh Siemensovih poslovnih področjih.

Ikona za arhitekturo in oblikovanje programske opreme

Publikacije

Raziščite naše predstavljene dokumente

Nekajstna dilema: Preveč spodbujanje velikih jezikovnih modelov

Objavljeno leta: 2025 3. mednarodna konferenca o temeljnih in velikih jezikovnih modelih (FLLM)
Yongjian Tang; Doruk Tuncel; Christian Koerner; Thomas Runkler

Prekomerno pozivanje se pojavi, ko pretirani primeri pozivov poslabšajo uspešnost LLM, kar izpodbija tradicionalne predpostavke o učenju z nekaj posnetki. Za preučevanje te dileme je spodbudni okvir ocenil naključno vzorčenje, pomensko vdelavo in izbiro vektorjev TF-IDF v modelih, kot so GPT-4o, DeepSeek-v3 in LLAMA-3.1. Rezultati kažejo, da preveč primerov, specifičnih za domeno, paradoksalno škoduje natančnosti. Testirano na naborih podatkov o zahtevah po programski opremi, postopno povečevanje stratificiranih primerov in izbranih primerov TF-IDF, so pokazali optimalne velikosti hitrih. Ta pristop se izogne pretiranemu spodbujanju, hkrati pa presega najsodobnejšo klasifikacijo zahtev za 1%.
Oglejte si na strani založnika

Agentični sistemi za programski inženiring, ki temeljijo na LLM: izzivi in priložnosti

Predloženo: SE2026, Gesellschaft für Informatik, Bonn
Yongjian Tang, Thomas Runkler

Kljub napredku LLM zahtevne naloge programskega inženiringa zahtevajo sodelovanje, specializirane pristope. Ta članek sistematično pregleduje nastajajočo paradigmo večagentskih sistemov, ki temeljijo na LLM, v celotnem življenjskem ciklu razvoja programske opreme, vključno z inženiringom zahtev, ustvarjanjem kode, testiranjem in odpravljanjem napak. Preučuje izbiro modelov, merila vrednotenja, agencijske okvire in komunikacijske protokole. Poleg tega delo poudarja ključne izzive, kot so orkestracija, usklajevanje med človekom in agentom, optimizacija stroškov in zbiranje podatkov, ter ponuja bistvene vpoglede v stanje agentskega programskega inženiringa.
Oglejte si na strani založnika

Modelsko zasnovano posodobitev zastarelih sistemov v obsegu

Objavljeno v: RecODE '26: Zbornik prve delavnice o prevajanju, preoblikovanju in modernizaciji kodeksov, strani 13 - 18
Tobias Böhm, Jens Guan Su Tien, Mohini Nonnenmann, Tom Schoonbaert, Bart Carpels, Andreas Biesdorf

To poročilo o izkušnjah predstavlja štiristopenjski pristop, ki temelji na modelu (analiza, obogatitev, sinteza, prehod), ki vstavi tehnološko agnostični vmesni model med zastarele kodne baze in sodobne ciljne platforme. Uporablja se za veliko industrijsko aplikacijo.NET, polsamodejno preseli uporabniške vmesnike in strukture strani v sodobne spletne sklope, hkrati pa ohranja funkcionalno vedenje. S utrjevanjem arhitekturnega znanja v eksplicitne modele izboljša vzdrževanje in izkušnje razvijalcev. Kljub izzivom postavitve, ki zahtevajo ročni napor, pristop zmanjšuje tveganje, učinkovito se meri in ponuja vzorce za večkratno uporabo.
Oglejte si na strani založnika

Premostitev formalne sintakse in semantike LLM: Pridobivanje grafov znanja za razumevanje zapuščene kode

Objavljeno leta: 2026 IEEE 23. mednarodna konferenca o Software arhitekturi spremljevalca (ICSA‑C)
Henrik Thillmann; Bernhard Rumpe; Andreas Biesdorf

Ustanovljena podjetja se pogosto zanašajo na starejše sisteme, ki jih je zaradi zastarelih jezikov in nejasnih identifikatorjev težko vzdrževati. Vendar zamenjava teh sistemov predstavlja tveganje izgube dokazane zanesljivosti. Veliki jezikovni modeli lahko pomagajo pri obnovitvi in posodobitvi arhitekture, vendar zahtevajo natančno upravljanje konteksta. Ker je koda razčlenjiv formalni jezik, lahko iskanje izkoristi strukturo programa, namesto da bi se zanašal na nestrukturirano besedilo. Predlagamo metodologijo, ki temelji na razčlenjevanju, za izdelavo grafa znanja, ozaveščenega s strukturo, za GraphRAG. Ta pristop dokazuje izboljšano natančnost iskanja in arhitekturno sklepanje z več hmelji v industrijski študiji primera.
Oglejte si na strani založnika