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AI-augmented automation for efficient DevOps, a model-based framework for continuous development At RunTime in cyber-physical systems

Description du projet

Un cadre amélioré par l’IA pour automatiser le développement continu des systèmes cyber-physique

Les technologies d’intelligence artificielle (IA) et le support de l’automatisation améliorés par l’IA peuvent servir à améliorer le développement continu des systèmes cyber-physiques (CPS). Toutefois, malgré l’intérêt considérable que suscitent les technologies d’IA, peu de ressources sont allouées à leur amélioration. Dans ce contexte, le projet AIDOaRt, financé par l’UE, entend soutenir efficacement les besoins, la surveillance, la modélisation, le codage et les tests au cours du processus de développement des CPS. Le projet propose d’utiliser des principes et des techniques de l’ingénierie dirigée par les modèles (MDE) pour fournir un cadre basé sur les modèles proposant des méthodes appropriées et des outils connexes. L’infrastructure globale AIDOaRt fonctionnera avec les sources de données existantes, dont notamment la surveillance informatique traditionnelle, les événements de journalisation et les applications.

Objectif

The project idea is focusing on AI-augmented automation supporting modeling, coding, testing, and monitoring as part of a continuous development in Cyber-Physical Systems (CPSs). The growing complexity of CPS poses several challenges throughout all software development and analysis phases, but also during their usage and maintenance.

Many leading companies have started envisaging the automation of tomorrow to be brought about by Artificial Intelligence (AI) tech. While the number of companies that invest significant resources in software development is constantly increasing, the use of AI in the development and design techniques is still immature.

The project targets the development of a model-based framework to support teams during the automated continuous development of CPSs by means of integrated AI-augmented solutions. The overall AIDOaRT infrastructure will work with existing data sources, including traditional IT monitoring, log events, along with software models and measurements. The infrastructure is intended to operate within the DevOps process combining software development and information technology (IT) operations. Moreover, AI technological innovations have to ensure that systems are designed responsibly and contribute to our trust in their behaviour (i.e. requiring both accountability and explainability).

AIDOaRT aims to impact organizations where continuous deployment and operations management are standard operating procedures. DevOps teams may use the AIDOaRT framework to analyze event streams in real-time and historical data, extract meaningful insights from events for continuous improvement, drive faster deployments and better collaboration, and reduce downtime with proactive detection.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

RIA - Research and Innovation action

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-ECSEL-2020-2-RIA-two-stage

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

MALARDALENS UNIVERSITET
Contribution nette de l'UE
€ 785 844,50
Adresse
UNIVERSITETSPLAN 1
722 20 VASTERAAS
Suède
Région
Östra Sverige Östra Mellansverige Västmanlands län
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
€ 2 245 270,00

Participants (32)