論文の概要: The Sustainability Assessment Framework Toolkit: A Decade of Modeling Experience
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01391v2
- Date: Sat, 19 Oct 2024 14:45:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 17:07:32.178768
- Title: The Sustainability Assessment Framework Toolkit: A Decade of Modeling Experience
- Title（参考訳）: Sustainability Assessment Framework Toolkit:モデリング体験の10年
- Authors: Patricia Lago, Nelly Condori Fernandez, Iffat Fatima, Markus Funke, Ivano Malavolta,
- Abstract要約: サステナビリティ・アセスメント・フレームワーク・ツールキット(Sustainability Assessment Framework Toolkit) - ソフトウェアアーキテクトや設計意思決定者を支援するために開発された一連のツール。
我々は,様々な事例から得られた例でツールキットを説明し,その教訓を抽出し,SAFツールキットをさらなるアーキテクチャモデリングと測定のために拡張する現在の研究と今後の計画について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.879300829023467
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Software intensive systems play a crucial role in most, if not all, aspects of modern society. As such, both their sustainability and their role in supporting sustainable processes, must be realized by design. To this aim, the architecture of software intensive systems should be designed to support sustainability goals; and measured to understand how effectively they do so. In this paper, we present the Sustainability Assessment Framework (SAF) Toolkit -- a set of instruments we developed to support software architects and design decision makers in modeling sustainability as a software quality property. The SAF Toolkit is the result of our experience gained in over a decade of cases in collaboration with industrial partners. We illustrate the toolkit with examples stemming from various cases. We extract our lessons learned, and our current research and future plans to extend the SAF Toolkit for further architecture modeling and measurement.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア集約システムは、現代の社会のほとんどの面において、すべてではなくとも、重要な役割を担います。
そのため、持続可能なプロセスを支える上での持続可能性と役割は、設計によって実現されなければならない。
この目的のために、ソフトウェア集約システムのアーキテクチャは、持続可能性の目標をサポートするように設計され、それがいかに効果的かを理解するために測定されるべきである。
本稿では,サステナビリティ・アセスメント・フレームワーク(SAF, Sustainability Assessment Framework, SAF)ツールキットについて述べる。
SAF Toolkitは、産業パートナーとのコラボレーションで10年以上のケースで得られた私たちの経験の成果です。
様々なケースから派生した例でツールキットを解説する。
我々は、学習した教訓を抽出し、さらにアーキテクチャモデリングと測定のためにSAF Toolkitを拡張するための現在の研究と今後の計画について述べる。
関連論文リスト
- A Benchmark for Language Models in Real-World System Building [56.549267258789904]
クロスISAソフトウェアパッケージの修復は、ソフトウェアデプロイメントの信頼性と現代のオペレーティングシステムの安定性を保証するための重要なタスクである。
多様なアーキテクチャや言語にまたがるソフトウェアパッケージのビルド修復のために設計された新しいベンチマークを導入する。
ベンチマークで6つの最先端LCMを評価し,その結果,ISA間のソフトウェアパッケージの修復は困難であり,さらなる進歩が必要であることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-19T10:30:46Z) - Injecting Sustainability in Software Architecture: A Rapid Review [4.049713100624969]
持続可能性(Sustainability)は、新たな関心事から、ソフトウェア設計、開発、運用における基本的な責任へと進化してきた。
研究は、サステナビリティを既存のソフトウェアエンジニアリングプラクティスに体系的に組み込む方法について、ますます調査している。
我々は、セカンダリリサーチの迅速なレビューと実践者の焦点グループを組み合わせる。このレビューは、ソフトウェアアーキテクチャに持続可能性を組み込む際の課題と機会を特定する。
この分野で働くアーキテクトに通知し、アーキテクチャプラクティスにおけるサステナビリティに関する懸念の統合を業界パートナーに案内するため、私たちは5つの具体的なテイクアウトを導き出します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-27T10:47:16Z) - LoCoBench-Agent: An Interactive Benchmark for LLM Agents in Long-Context Software Engineering [90.84806758077536]
textbfLoCoBench-Agentは,大規模言語モデル(LLM)エージェントを現実的,長期的ソフトウェア工学で評価するための総合的な評価フレームワークである。
我々のフレームワークは、LoCoBenchの8000のシナリオを対話型エージェント環境に拡張し、マルチターン会話の体系的評価を可能にする。
我々のフレームワークは,8つの特殊なツール(ファイル操作,検索,コード解析)をエージェントに提供し,それを10Kから1Mトークンの範囲で評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-17T23:57:24Z) - Uncovering Scientific Software Sustainability through Community Engagement and Software Quality Metrics [0.0]
本稿では,GitHubにホストされている科学オープンソースソフトウェア(Sci-OSS)プロジェクトの持続可能性について検討する。
文献からメトリクスを保存し、著名な10のSci-OSSプロジェクトからデータをマイニングするために、サステナビリティをマップします。
私たちの可視化と分析手法は、研究者、資金提供者、開発者に対して、長期的なソフトウェアサステナビリティに関する重要な洞察を提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-11T05:34:27Z) - A Survey of Vibe Coding with Large Language Models [93.88284590533242]
視覚符号化(Vibe Coding)は、開発者が成果観察を通じてAI生成の実装を検証する開発手法である。
変革の可能性にもかかわらず、この創発的パラダイムの有効性は未解明のままである。
この調査は、大規模な言語モデルによるVibe Codingの総合的かつ体系的なレビューを初めて提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-14T11:26:56Z) - SEER: Sustainability Enhanced Engineering of Software Requirements [3.8168092489216385]
初期のソフトウェア開発フェーズにおける持続可能性に関する懸念に対処するフレームワークであるSEERを紹介します。
フレームワークは、(i)特定のソフトウェア製品に関連する持続可能性要件を一般的な分類学から特定し、(ii)特定されたSRに基づいて持続可能なシステム要件がどのように評価されているかを評価し、(iii)いかなるSRも満たさないシステム要件を最適化する。
Gemini 2.5推論モデルを用いて得られた結果は、様々な領域にわたる幅広いサステナビリティの懸念を正確に識別する上で、提案手法の有効性を示すものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-10T03:48:30Z) - Towards a Knowledge Base of Common Sustainability Weaknesses in Green Software Development [9.521952718902973]
本稿では,コードに一般的に発生する持続可能性弱点の標準的な知識基盤の開発の必要性を動機づける。
ソフトウェア弱点に関する既存の知識が、重大なデューディリジェンスを伴わずに持続可能性に"as is"をタグ付けできない理由を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-10T14:03:58Z) - ToolACE-DEV: Self-Improving Tool Learning via Decomposition and EVolution [77.86222359025011]
ツール学習のための自己改善フレームワークであるToolACE-DEVを提案する。
まず、ツール学習の目的を、基本的なツール作成とツール利用能力を高めるサブタスクに分解する。
次に、軽量モデルによる自己改善を可能にする自己進化パラダイムを導入し、高度なLCMへの依存を減らす。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-12T12:48:30Z) - Identifying Critical Dependencies in Large-Scale Continuous Software Engineering [3.4225872357136136]
継続的ソフトウェアエンジニアリング(CSE)は業界で広く採用されており、継続的インテグレーションや継続的デプロイメント(CI/CD)といったプラクティスを統合している。
大規模な製品開発におけるこれらのアクティビティの調整には、複数の利害関係者が関与し、複雑さが増します。
本研究は,大規模CSEにおける重要な依存関係を特定し解析することで,この複雑さに対処することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-30T08:52:32Z) - Incubation and Beyond: A Comparative Analysis of ASF Projects Sustainability Impacts on Software Quality [2.7059033823627923]
フリー・アンド・オープンソース・ソフトウェア(FOSS)コミュニティのサステナビリティは、社会のデジタルインフラのレジリエンスと持続性に基礎を置いている。
本研究は,FOSSサステナビリティの異なる側面が,ライフサイクルの観点からソフトウェア品質に与える影響を理解することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-13T07:51:40Z) - AISafetyLab: A Comprehensive Framework for AI Safety Evaluation and Improvement [73.0700818105842]
我々は、AI安全のための代表的攻撃、防衛、評価方法論を統合する統合されたフレームワークとツールキットであるAISafetyLabを紹介する。
AISafetyLabには直感的なインターフェースがあり、開発者はシームレスにさまざまなテクニックを適用できる。
我々はヴィクナに関する実証的研究を行い、異なる攻撃戦略と防衛戦略を分析し、それらの比較効果に関する貴重な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-24T02:11:52Z) - Using Sustainability Impact Scores for Software Architecture Evaluation [5.33605239628904]
サステナビリティ・インパクトスコア(SIS)の改良版を提案する。
SISは、その持続可能性への影響の観点からトレードオフの特定と定量化を促進する。
我々の研究は、技術的品質の懸念が持続可能性次元にまたがる大きな影響があることを明らかにした。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-28T15:00:45Z) - Integrating Sustainability Concerns into Agile Software Development Process [1.959302443472258]
本研究は,ソフトウェア工学業界におけるサステナビリティ・アセスメントの現状を調査を通じて調査するものである。
その結果,ソフトウェア開発活動に持続可能性を考慮した実践的な統合の進展の欠如が浮き彫りになった。
このギャップに対処するため、業界パートナとのケーススタディが実施され、持続可能性に関する懸念と効果がアジャイルソフトウェア開発にどのように統合できるかを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-09T11:58:00Z) - The Responsible Foundation Model Development Cheatsheet: A Review of Tools & Resources [100.23208165760114]
ファンデーションモデル開発は、急速に成長するコントリビュータ、科学者、アプリケーションを引き付けている。
責任ある開発プラクティスを形成するために、我々はFoundation Model Development Cheatsheetを紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T15:55:49Z) - Bridging Gaps, Building Futures: Advancing Software Developer Diversity and Inclusion Through Future-Oriented Research [50.545824691484796]
我々はSEの多様性と包摂性に関する課題と解決策について、SE研究者や実践者から知見を提示する。
我々は,将来的なユートピアやディストピアのビジョンを共有し,今後の研究の方向性とアカデミックや産業への示唆を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-10T16:18:11Z) - Charting a Path to Efficient Onboarding: The Role of Software
Visualization [49.1574468325115]
本研究は,ソフトウェアビジュアライゼーションツールを用いたマネージャ,リーダ,開発者の親しみやすさを探求することを目的としている。
本手法は, 質問紙調査と半構造化面接を用いて, 実践者から収集したデータの量的, 質的分析を取り入れた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-17T21:30:45Z) - SusDevOps: Promoting Sustainability to a First Principle in Software Delivery [0.5439020425819]
SusDevOpsは、ソフトウェアデリバリライフサイクル内のサステナビリティ関連のアクティビティを満足させるフレームワークである。
ソフトウェア開発スタートアップ企業を事例として,SusDevOpsのライフサイクルフェーズとテクニックを実演する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T17:15:58Z) - Architecture Knowledge Representation and Communication Industry Survey [0.0]
我々は、アーキテクチャ知識の現在の実践を理解し、将来ソフトウェアアーキテクチャの持続可能性に取り組むために持続可能性をどのように適用できるかを探求することを目的としている。
オランダの著名な銀行で働く45人の建築家から回答を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-20T18:17:16Z) - An Open Community-Driven Model For Sustainable Research Software:
Sustainable Research Software Institute [0.586336038845426]
Sustainable Research Software Institute (SRSI) モデルは、研究ソフトウェアコミュニティにおける持続可能なプラクティスを促進する。
このホワイトペーパーはSRSIモデルの詳細な概要を提供し、その目的、サービス、資金調達メカニズム、コラボレーション、そしてそれが研究ソフトウェアコミュニティに与える影響について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-29T01:00:32Z) - Machine Learning-Enabled Software and System Architecture Frameworks [48.87872564630711]
データサイエンスと機械学習に関連する関心事、例えばデータサイエンティストやデータエンジニアの利害関係者は、まだ既存のアーキテクチャフレームワークには含まれていない。
10か国25以上の組織から61名の被験者を対象に調査を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-09T21:54:34Z) - Tool Learning with Foundation Models [158.8640687353623]
基礎モデルの出現により、AIシステムは、人間としてのツールの使用に等しく適応できる可能性がある。
その大きな可能性にもかかわらず、この分野における重要な課題、機会、そして将来の取り組みに関する包括的な理解はいまだに欠けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-17T15:16:10Z) - Software Architecture for Next-Generation AI Planning Systems [0.0]
我々は、次世代AI計画システムを設計、開発、使用する能力の中核となるサービス指向の計画アーキテクチャを提案する。
ソフトウェア設計の原則とパターンをアーキテクチャに組み込んで、計画機能のユーザビリティ、相互運用性、再利用性を可能にします。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-22T13:43:45Z) - Technology Readiness Levels for Machine Learning Systems [107.56979560568232]
機械学習システムの開発とデプロイは、現代のツールで簡単に実行できますが、プロセスは一般的に急ぎ、エンドツーエンドです。
私たちは、機械学習の開発と展開のための実証済みのシステムエンジニアリングアプローチを開発しました。
当社の「機械学習技術準備レベル」フレームワークは、堅牢で信頼性が高く、責任あるシステムを確保するための原則的なプロセスを定義します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-11T15:54:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。