Im Rahmen des internationalen Forschungsprojekts XIVT werden KI- und Machine Learning-Methoden und eine Toolchain zum Testen hochgradig konfigurierbarer, variantenreicher eingebetteter Systeme in der Automobil-, Schienenverkehrs-, Produktions- und Telekommunikationsbranche entwickelt. Dies ermöglicht eine hocheffektive, kosteneffiziente Qualitätssicherung und den Übergang zu autonomen, flexiblen und adaptiven Anwendungen.
Grundlage ist eine KI-basierte Analyse von in natürlicher Sprache formulierten Anforderungen mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML) und einer modellbasierten Testgenerierung auf Produktlinienebene. Die Methoden sollen zu einer höheren Testabdeckung, flexibleren Prozessen mit höherer Qualität und besseren Produkten führen.
Der Vortrag soll eine Einführung in das Thema des modellbasierten Tests von variantenreichen Systemen geben und den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) zur Erstellung von Anforderungsmodellen demonstrieren.
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