Masterarbeit für den Einsatz generativer KI im Requirements Engineering

Kontext

Moderne Fahrzeuge haben weit über 100 Steuergeräte und mehrere hunderte Funktionen. Daraus ergibt sich für die Entwicklung dieser Fahrzeuge eine hohe Komplexität. Kundenanforderungen an das Gesamtfahrzeug müssen auf die Teilsysteme und Funktionen heruntergebrochen und ausdetailliert werden. Für jede der Funktionen und Steuergeräte existiert schlussendlich eine Vielzahl von Anforderungen, die semistrukturiert in einer Kombination aus formaler Sprache und Text vorliegen, und eine daraus abgeleitete Systemspezifikation. Zusätzlich müssen rechtliche Rahmenbedingungen, zum Beispiel aus Normen und Gesetzestexten, berücksichtigt werden.

Somit resultiert für ein Fahrzeugentwicklungsprojekt eine fünfstellige Zahl an Anforderungen, woraus sich Herausforderungen für die praktische Arbeit ergeben, z. B. Widersprüche oder Inkonsistenzen der Anforderungen und Spezifikationen.

In der Masterarbeit soll untersucht werden, inwiefern Large Language Models (LLMs) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses verwendet werden können. Dabei können beispielsweise Anforderungskataloge auf Inkonsistenzen untersucht oder Testfälle aus Anforderungen extrahiert werden.

Aufgaben 

• Untersuchung von Ansätzen aus dem Bereich der LLMs zur Analyse von Anforderungen
• Auswahl von geeigneten Modellen (z. B. Open Source Modelle, ChatGPT, Google Gemini etc.)
• Untersuchung der Eignung von Anpassungs-Methoden (Prompt Engineering, verschiedene Formen von Feintuning)
• Entwicklung von Methoden zur Quantifizierung des Umgangs mit bekannten Problemen von LLMs (z. B. Halluzinationen)
• Umsetzung eines exemplarischen Use Cases mit ausgewähltem Modell und exemplarischem Anforderungskatalog
• Validierung der Performance anhand des umgesetzten Use Cases

Voraussetzungen

• Du bringst Programmierkenntnisse (z. B. in Python) mit.
• Du hast Erfahrungen im Bereich KI, Data Science oder LLMs
• Du besitzt sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.