Анализ применимости технологии генеративно-состязательных нейростетей в задачах моделирования системного дизайна

Данная работа исследует применимость генеративных нейронных сетей в задачах моделирования системного дизайна. Исследование подчеркивает ключевую роль фазы проектирования в жизненном цикле разработки программного обеспечения, акцентируя важность моделирования для визуализации и формализации требований к системе. Несмотря на широкое использование графических моделей, таких как диаграммы UML, для описания структурных и поведенческих аспектов систем, моделирование часто получает недостаточное внимание из-за своей сложности и значительных временных затрат. Генеративные нейронные сети предлагают перспективное решение этих проблем, используя алгоритмы глубокого обучения, способные понимать и генерировать данные. Этот потенциал автоматизации может значительно сократить усилия и время, необходимые для проектирования систем, традиционно требующего участия человека. Однако применение нейронных сетей в системном дизайне остается малоизученной областью, требующей дальнейших исследований. Основной целью данного исследования является оценка эффективности использования генеративных моделей для автоматизации процесса моделирования систем. Исследование заключает, что, несмотря на значительный потенциал генеративного ИИ для автоматизации создания UML-диаграмм, существуют ограничения, которые необходимо преодолеть. К ним относятся необходимость дальнейшего совершенствования генеративных моделей и важность интеграции доменных знаний для повышения качества моделей.