HiveMind

HiveMind является проектом Европейского Союза (European Union - EU), который использует технологии искусственного интеллекта и данных с учетом человеческого фактора для ускорения процессов разработки и сопровождения программного обеспечения, постоянно учится на основе отзывов пользователей и предлагает надежные решения с высокой контекстуальной точностью. Компания Технологии Здравоохранения Tiga в рамках этого проекта руководит разработкой программного обеспечения в области здравоохранения, его сопровождением и процессами, ориентированными на работу с данными.

  • Софинансируется Европейским Союзом

Особенности и Преимущества

Международная инициатива, объединяющая 13 заинтересованных сторон из 9 стран в сотрудничестве с ведущими исследовательскими институтами, университетами и технологическими организациями, направлена на ускорение и улучшение разработки программного обеспечения, сопровождения и процессов, основанных на данных, с помощью агентов искусственного интеллекта. Проект HiveMind, в рамках которого мы, компания Технологии Здравоохранения Tiga, отвечаем за сектор здравоохранения, создает мультиагентную структуру, которая укрепляет сотрудничество между разработчиками и агентами искусственного интеллекта, используя подход, ориентированный на человека. Такой подход позволяет агентам искусственного интеллекта, настроенным на основе организационных данных, оптимизировать программные процессы и минимизировать ошибки и неопределенности за счет автоматизации функций интеллектуальных систем.

Многоагентная Система

HiveMind состоит из агентов искусственного интеллекта, каждый из которых настраивается для выполнения различных функций в командах разработчиков программного обеспечения. Эти агенты ускоряют и улучшают процессы разработки программного обеспечения, взаимодействуя с человек-операторами. Настроенные в соответствии с конкретными потребностями компаний, агенты обеспечивают высокую эффективность на каждом этапе проектов по разработке программного обеспечения.

Спецификация Интеллектуальной Системы

Интеллектуальные механизмы моделирования и анализа системы позволяют автоматически выводить требования и устранять несоответствия. Эти механизмы предотвращают ошибки в начале процесса разработки программного обеспечения и снижают стоимость последующих исправлений. Благодаря поддержке гибкого моделирования требования постоянно совершенствуются.

Разработка Кода и Автоматизация Тестирования

Система автоматизирует процессы написания, проверки и тестирования кода. Эта функция автоматизации повышает качество за счет ускорения жизненного цикла разработки программного обеспечения. Благодаря поддержке принципов программирования, основанных на контрактах, обеспечивается корректность и последовательность написанного кода.

Тонкая Настройка с Корпоративными Данными

Система обеспечивает “тонкую настройку (fine-tuning)” корпоративных данных, предоставляя компаниям специальных агентов искусственного интеллекта. Благодаря тонкой настройке достигаются более эффективные, конфиденциальные и целевые результаты. Разработка моделей, соответствующих потребностям организаций, способствует оптимизации процессов и получению конкурентных преимуществ.

Динамическое Сопровождение Программного Обеспечения

Система, которая непрерывно отслеживает и оценивает уязвимости в проектах программного обеспечения, автоматически выдает предложения по их устранению. Эти рекомендации облегчают обслуживание программного обеспечения, сохраняя при этом стандарты безопасности и производительности. Инфраструктура динамического мониторинга позволяет быстро адаптировать программное обеспечение к текущим потребностям.

Гибкое (Agile) Моделирование и Непрерывная Обратная Связь

Система обеспечивает гибкость процессов разработки программного обеспечения благодаря методам гибкого моделирования. Агенты искусственного интеллекта, которые непрерывно обучаются благодаря обратной связи с человеком, быстро реагируют на требования проекта на каждом этапе разработки программного обеспечения. Такой подход позволяет ускорить разработку, тестирование и совершенствование проектов программного обеспечения. Таким образом, создаются быстрые прототипы и быстро реагируют на потребности пользователей.

Безопасность Данных и Адаптивный Искусственный Интеллект

HiveMind использует передовые методы шифрования и защиты данных для обеспечения конфиденциальности и безопасности пользовательских данных. Система предоставляет надежные и этичные решения в области искусственного интеллекта в соответствии с правилами Европейской Комиссии по данным и искусственному интеллекту. Эти решения способствуют ответственному подходу к разработке программного обеспечения и предлагают структуру, обеспечивающую конфиденциальность и защиту персональных данных пользователей.

Межотраслевые Приложения

Система позволяет тестировать и адаптировать решения в области программной инженерии к широкому спектру случаев использования в различных отраслях, таких как здравоохранение, автомобилестроение, производство и реагирование на стихийные бедствия. Агенты искусственного интеллекта предлагают индивидуальные процессы моделирования, понимая требования различных отраслей. Таким образом, диверсифицируются области применения подходов к разработке программного обеспечения и поддерживается межотраслевое сотрудничество.

Открытый Исходный Код и Вклады Сообщества

Будучи платформой с открытым исходным кодом, HiveMind постоянно развивается благодаря вкладам сообщества. Использование методов настройки “большой языковой модели (Large Language Model -LLM)” с открытым исходным кодом позволяет разработчикам и организациям по всему миру вносить свой вклад в развитие платформы и создавать более эффективные решения. Такой подход создает экосистему, которая разрабатывает инновационные решения и вносит свой вклад в разработку программного обеспечения.

Передовые Механизмы Обратной Связи и Обучения

Агенты искусственного интеллекта, которые постоянно совершенствуются благодаря процессам человеко-машинного обучения (Human-Machine Learning - HML), со временем становятся более чувствительными и эффективными. Эти агенты постоянно обучаются с помощью таких методов, как “человек в цикле” (Human-in-the-Loop (HITL). В соответствии с этим обучением производительность этих агентов улучшается и достигаются лучшие результаты.

Контекстно-Чувствительные Языковые Модели и Настройка

HiveMind позволяет настраивать большие языковые модели ( Large Language Models - LLM) на основе организационных данных. Языковые модели, разработанные с использованием технологии генерации с дополнением извлечения (Retrieval-Augmented Generation (RAG), обеспечивают высокую чувствительность к контексту в процессах разработки программного обеспечения. Таким образом, ускоряются процессы разработки программного обеспечения и вырабатываются более согласованные решения.