Automatisierte Anforderungs- und Testfallgenerierung mit Generativer KI für das MBSE im Kontext von Formula Student

Kontext

In der Entwicklung komplexer technischer Systeme sind Spezifikationen und Regelwerke zentrale Informationsquellen. Diese Dokumente sind jedoch oft lang und schwer zu überblicken. Im Rahmen der Formula Student müssen zahlreiche technische Anforderungen aus dem umfangreichen Regelwerk abgeleitet und überprüft werden. Moderne generative KI-Modelle, insbesondere Transformer-basierte Modelle wie GPT, bieten neue Möglichkeiten, solche Dokumente automatisiert auszuwerten und daraus Anforderungen und Testfälle abzuleiten. Ziel ist es, diesen Ansatz in ein bestehendes Model-Based Systems Engineering (MBSE)-Tool wie PREEvision zu integrieren.

Ziele

• Analyse eines Regelwerks (Formula Student) mit einem generativen KI-Modell
• Automatisierte Extraktion technischer Anforderungen aus dem Regelwerk
• Generierung passender Testfälle zur Validierung der Anforderungen
• Automatische Übertragung der Anforderungen und Testfälle in ein MBSE-Tool (PREEvision)

Voraussetzungen

• Interesse an generativer KI und NLP (Natural Language Processing)
• Grundkenntnisse in Python, idealerweise Erfahrung mit Transformers (z. B. HuggingFace)
• Verständnis für technische Systeme und Spezifikationen