論文の概要: Measuring Technical Debt in AI-Based Competition Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11825v2
- Date: Thu, 1 Aug 2024 17:48:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-02 18:59:12.648132
- Title: Measuring Technical Debt in AI-Based Competition Platforms
- Title（参考訳）: AIベースの競争プラットフォームにおける技術的負債の測定
- Authors: Dionysios Sklavenitis, Dimitris Kalles,
- Abstract要約: AIベースの競争プラットフォームは、迅速なプロトタイピングと、参加者によるソフトウェアエンジニアリング原則の遵守の欠如によって、課題に直面している。
我々は、スクーピングレビューを通じて、AIシステムにおける技術的負債のタイプを特定し分類する。
技術的負債を管理するための枠組みは、これらのプラットフォームの持続可能性と有効性を改善することを目的としています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Advances in AI have led to new types of technical debt in software engineering projects. AI-based competition platforms face challenges due to rapid prototyping and a lack of adherence to software engineering principles by participants, resulting in technical debt. Additionally, organizers often lack methods to evaluate platform quality, impacting sustainability and maintainability. In this research, we identify and categorize types of technical debt in AI systems through a scoping review. We develop a questionnaire for assessing technical debt in AI competition platforms, categorizing debt into various types, such as algorithm, architectural, code, configuration, data etc. We introduce Accessibility Debt, specific to AI competition platforms, highlighting challenges participants face due to inadequate platform usability. Our framework for managing technical debt aims to improve the sustainability and effectiveness of these platforms, providing tools for researchers, organizers, and participants.
- Abstract（参考訳）: AIの進歩は、ソフトウェアエンジニアリングプロジェクトにおける新しいタイプの技術的負債につながった。
AIベースの競争プラットフォームは、迅速なプロトタイピングと、参加者によるソフトウェアエンジニアリング原則の遵守の欠如により、技術的負債が発生しているため、課題に直面している。
さらに、オーガナイザはプラットフォームの品質を評価する方法がなく、持続可能性や保守性に影響を与えます。
本研究では,スクーピングレビューを通じて,AIシステムにおける技術的負債の種類を特定し,分類する。
我々は,AIコンペティションプラットフォームにおける技術的負債の評価,アルゴリズム,アーキテクチャ,コード,構成,データなど,さまざまなタイプの負債を分類するアンケートを開発する。
AIコンペティションプラットフォームに特化したアクセシビリティ負債を導入し、不適切なプラットフォームのユーザビリティのために参加者が直面する課題を強調します。
技術的負債を管理するためのフレームワークは、これらのプラットフォームの持続可能性と有効性を改善し、研究者、オーガナイザ、参加者にツールを提供することを目的としています。
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