소프트웨어 정의 차량을 위한 단일 시스템 환상 달성: 자동화된 AI 기반 워크플로우

Khái niệm cốt lõi

본 연구는 차량 소프트웨어 개발 프로세스를 혁신하기 위해 모델 기반 및 기능 기반 접근법과 최신 생성 AI 기술을 결합한다. 이를 통해 명시적으로 정의되지 않은 최종 아키텍처가 제약 조건, 요구 사항 및 하드웨어 아키텍처에 따라 반복적인 검색 및 최적화 프로세스에서 도출되도록 한다. 또한 단일 시스템 환상을 유지하여 애플리케이션이 논리적으로 균일한 환경에서 실행되도록 한다.

Tóm tắt

본 연구는 차량 소프트웨어 개발 비용 증가 문제를 해결하기 위해 새로운 개발 패러다임을 제안한다. 기존의 엄격하고 느린 V 모델 및 AUTOSAR 프레임워크와 달리, 제안된 워크플로우는 민첩성, 자동화, 모듈성 및 유연성을 강조한다.

주요 특징은 다음과 같다:

1. 기능 중심 및 모델 기반 개발: 추상적인 요구사항을 바탕으로 LLM(Large Language Model)이 인스턴스 모델과 형식적 제약 조건을 생성한다. 이를 통해 하드웨어-소프트웨어 매핑에 대한 고려 없이 기능 중심의 개발이 가능하다.

2. 자동화된 리소스 할당: 생성된 인스턴스 모델과 제약 조건을 바탕으로 유연한 최적화 알고리즘이 하드웨어-소프트웨어 매핑을 수행한다. 이를 통해 테스트 환경과 실제 차량 아키텍처에 대한 최적의 구성을 생성할 수 있다.

3. 코드 생성 및 배포: 할당 매트릭스와 인스턴스 모델을 바탕으로 LLM이 배포 코드, 어댑터 코드, 테스트 코드 등을 자동으로 생성한다. 이를 통해 기능 및 비기능 요구사항을 충족하는 시스템을 신속하게 구축할 수 있다.

4. 지속적인 피드백: 각 단계에서 자동 검증을 수행하여 개발 주기를 단축하고 조기에 문제를 발견할 수 있다. 또한 LLM이 검증 결과를 바탕으로 사용자에게 구체적인 개선 방향을 제시한다.

제안된 워크플로우는 차량 소프트웨어 개발 프로세스를 혁신하여 비용 절감, 개발 속도 향상, 모듈성 및 유연성 제고를 목표로 한다. 또한 지속적인 자동화와 피드백을 통해 개발 주기를 단축하고 품질을 향상시킬 수 있다.

Thống kê

차량 소프트웨어 개발 비용이 2030년까지 2020년 대비 2배 증가할 것으로 예상된다.
기존 V 모델 및 AUTOSAR 프레임워크는 유연성이 부족하고 개발 주기가 길다는 문제가 있다.

Trích dẫn

"Classical software development paradigms are very rigid and slow to adapt to the rising system complexity."
"Software-defined vehicles are becoming the new trend in the automotive industry, where the functionality of the car is defined, updated and modified mainly by changes in the software."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Towards Single-System Illusion in Software-Defined Vehicles -- Automated, AI-Powered Workflow

by Krzysztof Le... lúc arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14460.pdf

Yêu cầu sâu hơn

질문 1

LLM의 활용을 확대하기 위해 해결해야 할 기술적 과제는 다양합니다. 먼저, LLM이 생성하는 코드의 품질과 안정성을 보장해야 합니다. 현재 LLM이 생성하는 코드는 완벽하지 않으며, 인간 감독이 필요합니다. 따라서 LLM이 생성하는 코드의 품질 향상을 위한 연구와 개발이 필요합니다. 또한, LLM이 모호하거나 불완전한 요구사항을 다루는 능력을 향상시켜야 합니다. 요구사항의 일관성과 완전성을 보장하고, 이를 바탕으로 모델을 생성하는 LLM의 능력을 향상시켜야 합니다. 또한, 하드웨어 사양과 표현에 대한 자동화된 접근 방식을 개발하여 요구사항으로부터 하드웨어 모델을 자동으로 생성할 수 있어야 합니다.

질문 2

기존 V 모델과 AUTOSAR 프레임워크의 장점은 표준화와 코드 재사용성에 있습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 과도한 엔지니어링, 복잡성, 가파른 학습 곡선과 같은 문제를 야기할 수 있습니다. 제안된 워크플로우는 이러한 문제를 해결하기 위해 유연성과 모듈성을 강조합니다. 또한, 기존 시스템에서 발생하는 모듈 간 연결 문제를 해결하고, 단일 시스템 환상을 제공하여 소프트웨어 모듈을 하드웨어와 중립적으로 실행할 수 있도록 합니다. 이를 통해 시스템의 유연성과 확장성을 향상시키고, 개발 주기를 단축시키는 데 기여할 수 있습니다.

질문 3

단일 시스템 환상을 달성하는 것은 차량 소프트웨어 개발에서 매우 중요합니다. 이를 통해 소프트웨어 모듈이 하드웨어나 미들웨어에 종속되지 않고, 논리적으로 통일된 환경에서 실행될 수 있습니다. 이는 시스템의 모듈성을 향상시키고, 유지보수 및 업데이트를 용이하게 만듭니다. 이를 위해 기존 시스템에서의 모듈 간 연결 문제를 해결하고, 소프트웨어 스택의 다양한 구성 요소를 명확하게 분리해야 합니다. 또한, 안전 메커니즘을 애플리케이션 및 런타임 환경에서 분리하여 필요에 따라 다른 구성 요소에 적용할 수 있도록 해야 합니다. 이를 통해 안전성을 향상시키고, 시스템의 신뢰성을 보장할 수 있습니다.