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ANUKI

ANUKI untersucht die Anwendung von KI-Technologie zu einer risikominimierenden Projektsteuerung von Softwareprojekten in der Raumfahrt. Dabei werden Fehlerquellen identifiziert und deren Auswirkungen auf das Gesamtprojekt abgeschätzt.

Ziel dieses Projekts ist es, auf der Grundlage der existierenden AENEAS Werkzeuge die mit Hilfe von Metriken erfassten Daten unter Nutzung von KI Technologien für die Projektstatuskontrolle und die Prognose des Projektverlaufs im Sinne einer risikominimierenden Projektsteuerung zu verwenden. Basierend auf systematisch definierten Messzielen werden Metriken für unterschiedliche Artefakte (insb. Programmcodes, Anforderungsdokumente und Benutzerhandbücher), welche oft direkt in maschinenlesbarer Form, aber häufig auch in natürlicher Sprache verfasst sind, nutzbar gemacht. KI-Techniken werden dann zur Analyse von Texten in natürlicher Sprache verwendet und führen eine automatische Bewertung der analysierten Texte anhand der definierten Metriken durch. Zusammen mit den „klassischen“ Projektkennzahlen, etwa Performance oder Code-Qualität, werden die erfassten Daten aggregiert und in der Projektsteuerung verfügbar gemacht. KI-Techniken werden verwendet, um die Projektstatusanalyse zu unterstützen.

Darüber hinaus werden die KI-Techniken aber insbesondere dafür verwendet, auf der Basis von Daten den Projektverlauf zu prognostizieren. Fehlentwicklungen sollen frühzeitig erkannt und gemeldet werden. Die (potenziellen) Fehlerquellen sollen identifiziert und die Auswirkungen auf das Gesamtprojekt sollen abgeschätzt werden. Dies legt auch die Grundlage für eine risikominimierende Projektsteuerung, welche durch Nutzung von KI-Techniken auch Planungsalternativen ableiten kann.

Grundlage für das Projekt sind die existierenden AENEAS-Werkzeuge, welche die in den ECSS-Standards beschriebenen Metriken implementieren. Auf dieser Grundlage soll ein aktualisierter/erweiterter, standardisierungsfähiger Metrik-Katalog erarbeitet werden, welche die Basis für die Anwendung von KI in der Projektsteuerung ist. Die Tragfähigkeit und das Potenzial von KI-Techniken zur Metrik-basierten Datenverarbeitung werden durch Software-Demonstratoren illustriert.

Principal Investigator(s) at the University	Prof. Dr. Gordon Fraser (Lehrstuhl für Software Engineering II)
Project period	01.01.2022 - 30.06.2024
Source of funding	BMWK - Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
Projektnummer	50RM2100B