論文の概要: Next-Gen Software Engineering: AI-Assisted Big Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18048v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 16:49:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 21:38:28.330951
• Title: Next-Gen Software Engineering: AI-Assisted Big Models
• Title（参考訳）: 次世代ソフトウェアエンジニアリング - AI支援ビッグデータ
• Authors: Ina K. Schieferdecker,
• Abstract要約: 本稿では,ソフトウェア工学におけるモデルとAIの合成を容易にすることを目的とする。 本稿では,AI支援ソフトウェア工学の現状について概説する。 SEにおけるAI支援ビッグデータのビジョンは、両方のアプローチに固有のアドバンテージを活用することを目的としている。
• 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: The effectiveness of model-driven software engineering (MDSE) has been demonstrated in the context of complex software; however, it has not been widely adopted due to the requisite efforts associated with model development and maintenance, as well as the specific modelling competencies required for MDSE. Concurrently, artificial intelligence (AI) methods, particularly machine learning (ML) methods, have demonstrated considerable abilities when applied to the huge code bases accessible on open-source coding platforms. The so-called big code provides the basis for significant advances in empirical software engineering, as well as in the automation of coding processes and improvements in software quality with the use of AI. The objective of this paper is to facilitate a synthesis between these two significant domains of software engineering (SE), namely models and AI in SE. The paper provides an overview of the current status of AI-assisted software engineering. In light of the aforementioned considerations, a vision of AI-assisted Big Models in SE is put forth, with the aim of capitalising on the advantages inherent to both approaches in the context of software development. Finally, the new paradigm of pair modelling in MDSE is proposed.
• Abstract（参考訳）: モデル駆動ソフトウェア工学(MDSE)の有効性は複雑なソフトウェアにおいて実証されてきたが、モデル開発と保守に関する必要な努力とMDSEに必要な特定のモデリング能力のために広く採用されていない。 同時に、人工知能(AI)メソッド、特に機械学習(ML)メソッドは、オープンソースのコーディングプラットフォームでアクセス可能な巨大なコードベースに適用した場合、かなりの能力を発揮している。 いわゆるBig Codeは、経験的ソフトウェアエンジニアリングの大幅な進歩の基盤を提供すると同時に、コーディングプロセスの自動化や、AIの使用によるソフトウェア品質の改善も提供する。 本研究の目的は、これら2つの重要なソフトウェア工学領域、すなわちSEにおけるモデルとAIの合成を容易にすることである。 本稿では,AI支援ソフトウェア工学の現状について概説する。 上記の考察を踏まえると、ソフトウェア開発の文脈において両方のアプローチに固有の利点を活かすことを目的として、AIによるSEにおけるビッグデータのビジョンが述べられている。 最後にMDSEにおけるペアモデリングの新しいパラダイムを提案する。

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