ExANT: GSSE beendet Projekt mit Prototypen für Formalisierung natürlichsprachlicher Anforderungen und Ableitung von Tests

Anforderungen an technische Systeme werden heute immer noch überwiegend in natürlich-sprachlichem Text verfasst. Die Interpretation des Textes in eine formale Notation zur Umsetzung in Code und Testfälle erfolgt manuell. Durch Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) wird dieser Übergang automatisiert.

Im Vorhaben ExANT adressierte GSSE einen automatisierten und KI-gestützten Prozess zur Transformation von natürlich-sprachlichen Anforderungen in eine formale und ausführbare Notation, um die Konformität zu vorgegebenen Regeln, die Korrektheit und Vollständigkeit der Anforderungen zu prüfen, und um ein Feedback zur Überarbeitung der Anforderungen zu geben.

Mit dem Werkzeug spaCy zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing - NLP) wird der Text in syntaktische Elemente zerlegt und semantisch eingeordnet. Mit dieser Information werden regelbasiert Teilsätze abgeleitet, aus denen Testziele identifiziert werden. Die Testziele wrrden in ausführbaren Code in Form von Orakeln umgesetzt, mit denen eine spätere Verifikaton durchgeführt werden kann.

Ferner werden Statistiken, Listen über Objekte und Korrelationen zwischen Objekten sowie Aufzählungen abgeleitet und Koreferenzen aufgelöst.

Die Implementierung erfolgte in Python. Die Erzeugung von Code für die Orakel in anderen Sprachen ist möglich.

Das Projekt wurde im Rahmen des Nationalen Programms für Weltraum und Innovation durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert und technisch und administrativ durch die Deutsche Raumfahrtagentur im DLR betreut.