Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano it
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

Human-centred collaboratIVE MultI-ageNt framework for accelerating software Development and maintenance

Descrizione del progetto

Modelli linguistici multiagente di grandi dimensioni per migliorare lo sviluppo del software

L’intelligenza artificiale (IA) è in grado di incrementare notevolmente l’efficienza automatizzando le attività ripetitive, riducendo gli errori umani ed elaborando grandi quantità di dati a velocità di gran lunga superiori alle capacità umane. Già nella fase del ciclo di sviluppo del software è possibile progettare sistemi che simulino un comportamento intelligente, prendendo decisioni basate su dati o regole predefinite. L’obiettivo principale del progetto HIVEMIND, finanziato dall’UE, è quello di migliorare lo sviluppo del software supportando i team attivi nel suo sviluppo attraverso l’impiego di IA, dati e tecnologie linguistiche. A tal fine, gli agenti di IA basati su modelli linguistici di grandi dimensioni forniranno un supporto specializzato in tutte le fasi del ciclo di vita dello sviluppo del software offrendo assistenza nell’ingegneria dei requisiti, nello sviluppo del codice, nella verifica e nel collaudo del software, nonché nella sua manutenzione. Il quadro multiagente risultante, di tipo open-source, sarà applicabile a vari settori.

Obiettivo

HIVEMIND is an ambitious project aiming to advance responsible and human-centric software engineering methods, tools and best practices leveraging AI and data technologies to accelerate the whole software development lifecycle. To this end, the project introduces an adaptive LLM-based multi-agent framework that enables collaboration between human actors and multiple AI agents tailored to mirror and provide specialised support for the various roles within a traditional software development team. Each of the agents will be clearly defined and specialised through multiple modalities of model customisation encompassing i) Fine-tuning with organisational data, ii) Prompt-engineering, iii) Retrieval Augmented Generation, and iv) Human-in-the-loop Machine Learning. These agents will be crucial for the development of mechanisms that support smart system specification, allowing to automatically derive complex requirements and facilitating agile modelling while considering inconsistencies and ambiguities, reducing the number of modifications needed in later stages of the software development lifecycle. Furthermore, HIVEMIND is positioned to support design-by-contract programming at all levels of integration by increasing the context awareness of AI agents that assist code development, analysis, verification and testing, allowing them to access relevant documentation during the development process. Moreover, HIVEMIND extends beyond the development phase, providing comprehensive support for the entire software lifecycle, covering software maintenance, including for multi-architecture systems. It represents a synergistic effort, merging the expertise of leading EU software engineering academics, AI researchers and industry representatives into a unified open-source framework targeted to reach TRL5. To this end, the project addresses a range of societal and industrial sectors, aiming at validating the HIVEMIND technologies in 5 relevant environments.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL4-2024-DIGITAL-EMERGING-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

IDENER RESEARCH & DEVELOPMENT AIE
Contributo netto dell'UE
€ 991 192,50
Indirizzo
GONZALO JIMÉNEZ DE QUESADA, NUM 2, FLOOR 11, TORRE SEVILLA
41092 SEVILLA
Spagna
Regione
Sur Andalucía Sevilla
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partecipanti (11)

Partner (1)