ECSEL JU a sélectionné le projet AIDOaRt (AI-augmented automation supporting modelling, coding, testing, monitoring and continuous development in Cyber-Physical Systems) dans le cadre du programme H2020.
- DURÉE : 36 mois
- PARTENAIRES (par pays): Mälardalen University (leader), AIT, Automated Software Testing, AVL LIST, Dynatrace, Graz university, Linz university, Camea, SPOL ,Bnro university, Åbo Akademi University, Anders Innovations, Qentinel, CLEARSY, INSTITUT MINES-TELECOM, PREVISION.IO, Softeam, AbInsula, Intecs, Ro Technology, Tekne, Università degli Studi dell’Aquila, Università degli Studi di Sassari, Acorde Technologies, Universitat Oberta de Catalunya, HI Iberia, Instituto Tecnologico de informatica, Prodevelop, University of Cantabria, Bombardier, Volvo, RISE, Qestermo
Le projet AIDOaRt vise à utiliser l’AIOps pour automatiser les décisions et les processus et mener à bien les tâches de développement de systèmes. Les innovations technologiques de l’IA doivent garantir que les systèmes sont conçus de manière responsable, ce qui contribue à notre confiance dans leur comportement, et nécessite à la fois des responsabilités, c’est-à-dire être capable d’expliquer et de justifier les décisions, et l’explicabilité, c’est-à-dire que la mécanique interne peut être fiable et facilement comprise par les humains).
Nos objectifs sont les suivants :
- Fournir un cadre basé sur des modèles pour soutenir le processus de développement de CPS en introduisant une automatisation augmentée par l’IA.
- Améliorer la chaîne d’outils DevOps en utilisant l’IA et les techniques d’apprentissage automatique (ML) dans de multiples aspects du processus de développement du système (comme la modélisation, le codage, les tests et la surveillance).
- Soutenir la surveillance des données d’exécution (telles que les journaux, les événements et les métriques), les données logicielles et la traçabilité (Observer), l’analyse des données historiques et en temps réel (Analyser) et l’automatisation des fonctionnalités (Automatiser).
Notre mission est de créer un cadre intégrant des méthodes et des outils pour l’ingénierie et la validation continues des logiciels et des systèmes, en tirant parti des avantages des techniques d’IA (notamment l’apprentissage automatique), afin d’améliorer considérablement la productivité, la qualité et la prévisibilité des CPS, CPSoS et, plus généralement, des grands systèmes industriels complexes.
Nous nous attendons à ce que les technologies AIDOaRt soient adoptées par l’industrie pour le développement de systèmes complexes qui s’adaptent à la demande réelle des systèmes et qui sont pertinents pour toutes les applications critiques.
