ソフトウェアシステムの低モデリングについて

Khái niệm cốt lõi

新しいソフトウェアシステムの複雑さに対応するための低モデリングの重要性を強調します。

Tóm tắt

新しいソフトウェアシステムの複雑さに対処するため、低モデリングが重要です。従来のモデルは複雑化しており、AI要素などを適切に定義することが困難です。低コードプラットフォームは手作業コーディングを大幅に削減し、ソフトウェア配信を加速することを約束しています。しかし、これらのプラットフォームはスマートシステムのモデリングや開発にあまり注力していません。したがって、低モデリング技術が必要であり、それによってシステム生成プロセスが加速されます。

Heuristic-based model generationでは、設計者が行うべきモデリング決定数を減らすために規約とヒューリスティクスを使用します。Knowledge-based model enrichmentでは既存知識を活用して部分的なモデルを豊かにし、品質向上も期待されます。ML-based model inferenceでは様々なML技術やGenerative AI技術を使用して未構造化情報からモデルを推論します。

Case Studyでは会話インターフェースの低モデリング戦略が具体例として示されます。Tabular dataからData modelsへ、そしてConversational modelsへと進みます。BESSERプラットフォームはこのようなアイデアを探求し続ける予定であり、革新的なソフトウェア開発の加速化を目指します。

Thống kê

Forrester Report [16] ではlow-code application platforms が手作業コーディング量を大幅に削減することでアプリケーション提供速度を加速することが述べられています。
AI elements are hard to specify, architect, test and verify [15] と記述されており、AI要素の複雑さが強調されています。
ML-based model inference では様々なML技術やGenerative AI技術が利用されることで未構造化情報からモデル推論が行われます。

Trích dẫn

"Low-modeling can also improve the adoption of modeling in companies and organizations."
"From tabular data to data models, we aim to generate CUIs to interrogate tabular data sources."
"BESSER will extend the low-code architecture with low-modeling components able to generate versions of all the models for smart software."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Low-Modeling of Software Systems

by Jordi Cabot lúc arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18375.pdf

Yêu cầu sâu hơn

今後、どのような新しい低モデリング戦略が提案される可能性がありますか？

将来の低モデリング戦略にはいくつかの興味深い展望が考えられます。まず第一に、機械学習（Machine Learning）や自然言語処理（NLP）を活用したモデル推論技術のさらなる発展が期待されます。これにより、未加工ソースからモデルを抽出する際に人間介入を最小限に抑えつつも品質を向上させることが可能となります。また、知識グラフやオントロジーなど既存の知識体系を活用してモデル生成プロセスを補完する手法も重要です。さらに、不確実性モデリングや動的進化型モデリングといった新たなアプローチも必要であると考えられます。

今後、どのような新しい低コードプラットフォームは手作業コーディング量を削減する一方で、どのように高品質なソフトウェア開発に貢献していますか？

低コードプラットフォームは手作業コーディング量を削減するだけでなく、高品質なソフトウェア開発に多大な貢献をします。例えば、「Convention over Configuration」や「Heuristic-based model generation」といった戦略は設計者が行わねばならぬ決定事項数を減少させることで柔軟性を保ちつつ効率的・迅速化された開発過程が実現されています。このようなアプローチは初期段階から正確性・信頼性の高いシステム仕様書生成へ導きます。

倫理的制約やセキュリティ上の懸念事項も考慮した場合、低モデリングはどのように進化すべきですか？

倫理的制約やセキュリティ上の懸念事項も含めて低モデリングが進化する際に重視すべき点は幾つかあります。まず第一に、「Uncertainty Modeling」（不確実性表現）技術導入が必要です。AIシステム自体およびその結果レイヤー全般で不確実性問題が存在しますからそれら対処策として取り込むこと重要です。「Low-Modeling Strategies」では部分的でも初期バージョン模型生成時点から信頼度水準付与等評価基準整備必要です。
次に、「Dynamic Evolution of Models」（動的進化型模型）能力強化も求められます。「Low-Modeling Strategies」では部分模型生成後でも外界変更時ダイナマイック更新可能能力持っておくこと有益です。
最後「Initial Models for Other System Aspects such as Security Concerns or Ethical Constraints」という観点から他システム側面如何初期模型提示能力拡充必要あり得るでしょう。