Automotive Software Development with Generative Pre-trained Transformer (DevGPT)

Projektbeschreibung

Mit zunehmendem Umfang und Komplexität von Softwaresystemen, nimmt die Bedeutung von Programmierwerkzeugen zu. Die Softwareentwicklung wird auf allen Ebenen automatisiert. Das beinhaltet sowohl die Architektur als auch die Generierung von Quellcode. Eine möglichst durchgängige Entwicklung soll dem Ideal „Correct-by-Construction“ entsprechen. Künstliche Intelligenz (KI) wird den Automatisierungsgrad in Zukunft weiter steigern. Modellbasierte Verfahren werden häufig zur Beschreibung unterschiedlichster Artefakte verwendet, z. B. Anforderungen, Architektur, Implementierung und Test. Eine textuelle Darstellung ist neben einer grafischen Darstellung (z. B. UML, SysML, AADL, AUTOSAR, UMLsec) ebenfalls möglich. Diese bildet die Grundlage weiterer Analyseverfahren.

Problemstellung

Besonders vielversprechend ist die Verwendung eines großen statistischen Sprachmodells auf Basis von Generative Pre-trained Transformer (GPT). Aktuell können solche KI-Werkzeuge jedoch nicht verifiziert werden, und die IT-Security des generierten Codes ist nicht gewährleistet. Dies ist aber unabdingbar für die Entwicklung sicherheitskritischer Anwendungen, wie dem automatisierten oder autonomen Fahren.

Entwicklungsziel

Es entsteht das Open-Source KI-Werkzeug für die automatisierte Softwareentwicklung „DevGPT“. Dies bildet die Grundlage für den gemeinsamen Forschungsschwerpunkt „Sichere Software DevGPT 1 durch Künstliche Intelligenz in der Softwareentwicklung“ und ermöglicht das Erforschen aus drei Blickwinkeln:

Generierung von strukturierten textuellen Artefakten (z. B. Architekturbeschreibungen, Security-Annotationen von Modellen und Quellcode) für die Softwareentwicklung,
Verifikation von generierten Softwarearchitekturen,
Überprüfung der Umsetzung von Security-Anforderungen, Security Überprüfung.