HiveMind

HiveMind es un proyecto de la Unión Europea (European Union - EU) que utiliza inteligencia artificial y tecnologías de datos con un enfoque centrado en el ser humano para acelerar los procesos de desarrollo y mantenimiento de software, aprendiendo constantemente de los comentarios de los usuarios y proporcionando soluciones fiables con alta precisión. Como Tiga Tecnologías de Salud, lideramos el desarrollo de software, el mantenimiento y los procesos orientados a datos de este proyecto en el campo sanitario.

  • Se cofinancia con la Unión Europea.

Características y Beneficios

Esta iniciativa internacional, que reúne a 13 actores de 9 países en colaboración con los principales institutos de investigación, universidades y organizaciones tecnológicas, tiene como objetivo acelerar y mejorar el desarrollo de software, el mantenimiento y los procesos basados en datos utilizando agentes de inteligencia artificial. Como Tiga Tecnologías de Salud, el proyecto HiveMind, del que asumimos la responsabilidad del sector sanitario, crea un marco (framework) multiagente que fortalece la colaboración entre desarrolladores y agentes de inteligencia artificial al adoptar un enfoque centrado en el ser humano. Este enfoque permite que los agentes de IA personalizados en la base de los datos organizacionales optimicen los procesos de software y minimiza los errores e incertidumbres al automatizar las funciones del sistema inteligente.

Marco Multiagente

HiveMind consta de agentes de inteligencia artificial, cada uno personalizado para admitir diferentes roles en los equipos de desarrollo de software. Estos agentes aceleran y mejoran los procesos de desarrollo de software al colaborar con operadores humanos. Los agentes personalizados para adaptarse a las necesidades específicas de las empresas proporcionan alta eficiencia en cada etapa de los proyectos de software.

Especificación del Sistema Inteligente

Los mecanismos de análisis y modelación inteligente del sistema permiten la derivación automática de requisitos y la resolución de inconsistencias. Estos mecanismos previenen errores al inicio del proceso de desarrollo de software y reducen el costo de correcciones posteriores. Los requisitos se mejoran de forma continua con el apoyo del modelado ágil (agile).

Desarrollo de Código y Automatización de Pruebas

El sistema automatiza los procesos de escritura de códigos, verificación y pruebas. Esta función de automatización incrementa la calidad al acelerar el ciclo de vida del desarrollo de software. Se garantiza que los códigos escritos sean correctos y consistentes al apoyar los principios de programación basados en contrato.

Ajuste Fino con Datos Corporativos

El sistema proporciona a las empresas agentes especiales de inteligencia artificial, que permiten realizar un “ajuste fino (fine-tuning)” con los datos corporativos. Gracias al ajuste fino aparecen resultados más eficientes, respetuosos con la privacidad y orientados a objetivo. El desarrollo de modelos adecuados a las necesidades de las instituciones contribuye a obtener ventajas competitivas además de optimizar procesos.

Mantenimiento Dinámico de Software

El sistema que rastrea y evalúa constantemente las vulnerabilidades de seguridad en los proyectos de software, ofrece recomendaciones de soluciones automáticas. Estas recomendaciones simplifican el mantenimiento del software mientras garantizan que se mantengan los estándares de seguridad y rendimiento. La infraestructura de rastreo dinámico permite que el software se adapte rápidamente a las necesidades actuales.

Modelación Ágil y Retroalimentación Continua

El sistema proporciona flexibilidad a los procesos de desarrollo de software con técnicas de modelación ágil. Los agentes de inteligencia artificial que aprenden continuamente con la retroalimentación humana responden rápidamente a los requisitos del proyecto en cada fase de los proyectos de software. Este enfoque hace que los proyectos de software se desarrollen más rápido, se prueben y mejoren. Esto permite producir prototipos rápidos y responder rápidamente a las necesidades de los usuarios.

Seguridad de Datos e Inteligencia Artificial Compatible

HiveMind utiliza técnicas avanzadas de cifrado y protección de datos para garantizar la privacidad y seguridad de los datos del usuario. El sistema presenta soluciones de inteligencia artificial fiables y éticas que cumplen con las regulaciones de la Comisión Europea sobre datos e inteligencia artificial. Estas soluciones promueven prácticas responsables en ingeniería de software y presentan un marco respetuoso con la privacidad que protege los datos de los usuarios.

Prácticas Intersectoriales

El sistema permite probar y adaptar soluciones de ingeniería de software a una amplia área de uso en diferentes industrias tales como salud, automotriz, fabricación y respuesta a desastres. Los agentes de inteligencia artificial presentan procesos de modelación personalizados al comprender los requisitos de diferentes industrias. De esta manera se diversifican los ámbitos de utilización de los enfoques de desarrollo de software y se apoya la colaboración entre las industrias.

Marco de Código Abierto y Contribuciones Comunitarias

Como plataforma de código abierto, HiveMind se mejora constantemente con las contribuciones comunitarias. El uso de técnicas de personalización de “modelo de lenguaje de grandes tamaños (Large Language Model - LLM)” de código abierto permite a los desarrolladores y organizaciones de todo el mundo contribuir a la plataforma y buscar soluciones más eficientes. Este enfoque crea un ecosistema que desarrolla soluciones innovadoras y contribuye a la ingeniería de software.

Mecanismos de Retroalimentación y Aprendizaje Avanzados

Los agentes de inteligencia artificial que mejoran constantemente a través de procesos de aprendizaje hombre-máquina (Human-Machine Learning - HML) se vuelven más sensibles y efectivos con el tiempo que pasa. Estos agentes aprenden continuamente a través de métodos como “humano en el circuito (Human-in-the-Loop (HITL)” En línea con este aprendizaje, el rendimiento de estos agentes mejora y se obtienen mejores resultados.

Modelos de Lenguaje Sensibles al Contexto y Personalización

HiveMind permite la personalización de modelos de lenguaje de grandes tamaños (Large Language Model - LLM) en función de datos organizacionales. Los modelos de lenguaje desarrollados mediante la Generación Mejorada por Recuperación(Retrieval-Augmented Generation (RAG) ofrecen una alta sensibilidad al contexto en los procesos de desarrollo de software. De esta forma se aceleran los procesos de software y se producen soluciones más consistentes.