KI zur Qualitätssicherung von Anforderungen
Um die Qualität von Anforderungen zu erhöhen, setzen viele Projekte auf Richtlinien und Schablonen für Struktur und Inhalt der Anforderungen. Bis zum Auftreten der KI-Modelle war eine automatische Überprüfung aber nur sehr beschränkt möglich. Mit den neuen Sprachmodellen ist eine Verarbeitung nun möglich, aber auch mit Vor- und Nachteilen verbunden.Andreas zeigt anhand ausgewählter Regeln der Sophisten und der Incose-Richtlinien, welche Technologien eine automatisierte Qualitätssicherung gewährleisten können. In Bezug auf die technische Architektur zeigt er den Einsatz von kleinen Modellen und spezialisierten Stacks, sodass Performance und Souveränität über die Daten erhalten bleiben.
Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse im Anforderungsmanagement
- Grundkenntnisse in AI-Terminologie
Lernziele
Die Teilnehmenden lernen die Möglichkeiten der Qualitätsüberprüfung mit Anforderung kennen. Sie erhalten einen Überblick über die relevanten Technologien mit Vor- und Nachteilen und eine praktische Anleitung für den Einstieg in das Thema.
Speaker
Andreas Graf verantwortet bei itemis den Bereich KI und Dataspaces. Er verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Automobilindustrie. Zuvor arbeitete er bei BMW, wo er am Autosar-Standard mitwirkte und die Implementierung in die Entwicklung unterstützte. Seit über zehn Jahren erforscht er den Einsatz von KI im Requirements Engineering und anderen Themen. In seiner Funktion koordiniert er zudem aktiv öffentlich geförderte Forschungsprojekte.
LinkedIn
Sruthi Radhakrishnan arbeitet als AI Consultant bei der itemis AG in Stuttgart. Seit mehreren Jahren beschäftigt sie sich mit dem Einsatz von Machine Learning im Bereich „Modellbasierte Systementwicklung" (MBSE). Ihre Masterarbeit basiert auf der Entwicklung eines Frameworks für die Vorhersage fehlender Links in Traceability-Graphen, das traditionelle und moderne Ansätze des maschinellen Lernens umfasst. Nach Abschluss ihres Masterstudium der Informatik an der Universität Stuttgart begann sie bei der itemis AG als AI Consultant mit dem Schwerpunkt "AI 4 MBSE". Aktuell beschäftigt sie sich mit dem Einsatz von LLMs insbesondere im Requirements Engineering in der Entwicklung von cyberphysikalischen Systemen (Raumfahrt und Automotive).