Platform Login
Book a Demo
Logo-Seerene-White
Platform Login
Book a Demo

Optimizing and redesigning the complex Software Development Process with AI

Michael Ihringer
Nov 29, 2019 8:15:00 AM

Interview with Prof. Dr. Jürgen Döllner, Head of the AI Lab at Hasso Plattner Institute

Published in November 2019 in “AI Trendletter” (in German).

Abstract:

The Hasso Plattner Institute for Digital Engineering (HPI) is researching the use of artificial intelligence (AI) in software engineering at the new AI Lab for Software Engineering. The aim is to identify those AI approaches for the management of complex software projects that can be used to realize the greatest possible efficiency potential. In this interview, Prof. Dr. Jürgen Döllner, the head of the AI Lab, explains the background of this research. He also describes the goals of the planned HPI study "AI for Software Engineering", which is open to interested companies that want to learn about the potential of AI for their own software engineering. The submitted software development projects should have been running for at least two years and involve ten or more developers. The selected companies will receive a quick introduction to "AI in Software Engineering" with guidelines for the development of their own AI strategy, an analysis and evaluation of the software development based on the submitted project and a benchmarking within the field of participants.


Interview mit Prof. Dr. Jürgen Döllner, Leiter des KI-Labors am Hasso-Plattner-Institut

„Den komplexen Herstellungsprozess von Software mit KI optimieren und neu gestalten“

 

Das Hasso-Plattner-Institut für Digital Engineering (HPI) erforscht den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) im Software-Engineering am neuen KI-Labor für Software-Technik. Das Ziel ist es, diejenigen KI-Ansätze für das Management komplexer Software-Projekte zu identifizieren, mit denen sich die größtmöglichen Effizienzpotenziale realisieren lassen.

Prof. Dr. Jürgen Döllner, der Leiter des KI-Labors, erläutert im Interview die Hintergründe. Außerdem beschreibt er die Ziele der geplanten HPI-Studie „AI for Software Engineering“, an der interessierte Unternehmen teilnehmen können, die das Potenzial von KI für ihr eigenes Software-Engineering kennenlernen wollen. Die eingereichten Software-Entwicklungsprojekte sollen seit mindestens zwei Jahren laufen und zehn oder mehr Entwickler involvieren. Die ausgewählten Unternehmen erhalten einen schnellen Einstieg in das Zukunftsthema „KI im Software-Engineering“ mit Guidelines für den Aufbau einer eigenen KI-Strategie, einer Analyse und Bewertung der Software-Entwicklung anhand des eingereichten Projekts und ein Benchmarking innerhalb des Teilnehmerfeldes.

Interessierte Unternehmen können ihre Bewerbung bis zum 6. Dezember mit einer kurzen Projektbeschreibung per Online-Formular unter www.ai4se.de einreichen. Die Bekanntgabe der Studienteilnehmer erfolgt am 15. Dezember, Studienbeginn ist dann der 1. Januar 2020.

Herr Prof. Döllner, KI ist eines der Trendthemen unserer Zeit. Warum kommt KI ausgerechnet im Software-Engineering, wo man an der Quelle sitzt, bislang nicht zum Einsatz?

Prof. Dr. Jürgen Döllner: Erste praktische Einsatzgebiete von KI lagen in der optischen Zeichenerkennung – um zum Beispiel handschriftlich geschriebene Adressen zu erkennen. In vielen Anwendungen konnte KI ihre Wirkung jedoch nicht voll entfalten, da die Leistung der Hardware noch nicht ausreichte oder die Daten keine ausreichende Qualität aufwiesen. Letztlich ist KI auf hohe Rechenleistungen und Big Data angewiesen. Ohne sinnvolle Trainingsdaten zum Beispiel kann KI keine ausreichend genauen Entscheidungen treffen. Das ist ein wichtiger Grund, warum Maschinelles Lernen sich nicht sofort verbreitet hat.

Im Software-Engineering selbst findet KI bislang kaum Anwendung. Hier hat es nie einen echten Paradigmenwechsel gegeben: Auch im „agilen Zeitalter“ gleicht die Software-Herstellung immer noch eher einem Kunsthandwerk als einem industriellen Prozess mit planbarem, kalkulierbarem Ergebnis. 

Daten, die mit Big-Data-Methoden ausgewertet werden könnten, gibt es heute aber genug. Jedes einzelne Software-Werkzeug bringt ja sein eigenes Repository mit.

Es ist in der Tat eine eigenartige Situation: In Repositorien und all den anderen Werkzeugen haben wir ausgezeichnete, präzise Daten über alle wesentlichen Aspekte der Software-Entwicklung vorliegen. Wir wissen zu jedem Zeitpunkt, wer welchen Code an welchem Modul geändert hat. Wir wissen auch, wann und wo es einen Fehler gab und wer ihn bearbeitet hat.

The complexity of the software development process 

Und bei diesem Paradigmenwechsel genießen die Studienteilnehmer dann den Vorteil des frühen Einstiegs?

Genau – sie haben den Vorteil des frühen Einsatzes dieser Technologie, um die eigene Software-Entwicklung konkurrenzfähig und zukunftsfähig zu machen. Dieser Paradigmenwechsel wird wesentlich mitentscheiden, ob Firmen mit ihrer Software-Entwicklung in der Zukunft erfolgreich sein können.

Wie kann man teilnehmen?

Die Studie beginnt im Januar, bis dahin nehmen wir Projektvorschläge entgegen. Mit den Bewerbern beraten wir dann, ob ihr Projekt geeignet ist – es soll eine gewisse Mindestgröße haben und schon eine gewisse Laufzeit erreicht haben. Dann fragen wir noch ab, welche Software-Repositorien eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass wir die Anbindung an unsere Analysesysteme realisieren können. Wenn alles passt, beobachten, interpretieren und analysieren wir ab Januar mit KI-basierten Methoden die Software-Entwicklungsprozesse. Am Ende bewerten und verbessern wir sie.

Herr Prof. Döllner, vielen Dank für das Interview!

You May Also Like

These Stories on News