論文の概要: A Data-to-Product Multimodal Conceptual Framework to Achieve Automated Software Evolution for Context-rich Intelligent Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04821v2
• Date: Mon, 22 Apr 2024 05:38:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 22:45:14.664094
• Title: A Data-to-Product Multimodal Conceptual Framework to Achieve Automated Software Evolution for Context-rich Intelligent Applications
• Title（参考訳）: 文脈に富むインテリジェントアプリケーションのための自動ソフトウェア進化を実現するマルチモーダル・コンセプト・フレームワーク
• Authors: Songhui Yue,
• Abstract要約: 本研究では,ソフトウェアの自動進化を実現するための概念的枠組みを提案する。 概念的枠組みに基づいて選択的シーケンススコープモデル(3S)モデルを開発する。 この研究はインテリジェントなアプリケーションに関するものだが、フレームワークと分析方法は、AIが彼らのライフサイクルにより多くのインテリジェンスをもたらすため、他のタイプのソフトウェアに適用される可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While AI is extensively transforming Software Engineering (SE) fields, SE is still in need of a framework to overall consider all phases to facilitate Automated Software Evolution (ASEv), particularly for intelligent applications that are context-rich, instead of conquering each division independently. Its complexity comes from the intricacy of the intelligent applications, the heterogeneity of the data sources, and the constant changes in the context. This study proposes a conceptual framework for achieving automated software evolution, emphasizing the importance of multimodality learning. A Selective Sequential Scope Model (3S) model is developed based on the conceptual framework, and it can be used to categorize existing and future research when it covers different SE phases and multimodal learning tasks. This research is a preliminary step toward the blueprint of a higher-level ASEv. The proposed conceptual framework can act as a practical guideline for practitioners to prepare themselves for diving into this area. Although the study is about intelligent applications, the framework and analysis methods may be adapted for other types of software as AI brings more intelligence into their life cycles.
• Abstract（参考訳）: AIはソフトウェア工学(SE)の分野を大きく変えつつあるが、SEはソフトウェア進化の自動化(ASEv)を促進するためのすべてのフェーズを総合的に検討するフレームワークを必要としている。 その複雑さは、インテリジェントなアプリケーションの複雑さ、データソースの不均一性、コンテキストにおける一定の変化による。 本研究では,ソフトウェアの自動進化を実現するための概念的枠組みを提案し,マルチモーダル学習の重要性を強調した。 Selective Sequential Scope Model (3S) Modelは概念的枠組みに基づいて開発されており、SEフェーズやマルチモーダル学習タスクをカバーする際に、既存の研究と将来の研究を分類することができる。 この研究は、高レベルのASEvの青写真に向けた予備的なステップである。 提案する概念的枠組みは,実践者がこの分野に飛び込むための実践的ガイドラインとして機能する。 この研究はインテリジェントなアプリケーションに関するものだが、フレームワークと分析方法は、AIが彼らのライフサイクルにより多くのインテリジェンスをもたらすため、他のタイプのソフトウェアに適用される可能性がある。

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