A model of reusable assets in AIE software systems = Un modelo de activos reusables dentro de la ingeniería de sistemas de inteligencia artificial

Abstract

Nowadays, due to the increasing presence of artificial intelligence in software systems, development teams face the challenge of working together to integrate tasks, resources, and roles in a new field, named AI Engineering. Proposals, in the way of models, highlight the needs of integrating two different perspectives – the software and the decision-making support (big data, machine learning, and so on) systems. But there is something more – both systems must achieve high quality levels for different properties; and this is not a straightforward task. Quality properties, such as reusability, traditionally evaluated and reinforced through modeling in software systems, do not exactly apply similarly in decision-making support systems. In this paper, we propose a model for managing reusable assets in AI engineered systems by linking software product line modeling and variety identification. The proposal is exemplified through a case study in the agriculture domain.

Hoy en día, debido a la creciente presencia de la inteligencia artificial en los sistemas de software, los equipos de desarrollo enfrentan el desafío de trabajar juntos para integrar tareas, recursos y roles en un nuevo campo, denominado Ingeniería de IA. Las propuestas, en forma de modelos, destacan la necesidad de integrar dos perspectivas diferentes: el software y los sistemas de apoyo a la toma de decisiones (big data, aprendizaje automático, etc.). Pero hay algo más: ambos sistemas deben alcanzar altos niveles de calidad para diferentes propiedades; y esto no es una tarea sencilla. Las propiedades de calidad, como la reutilización, tradicionalmente evaluadas y reforzadas a través del modelado en los sistemas de software, no se aplican exactamente de manera similar en los sistemas de apoyo a la toma de decisiones. En este artículo, proponemos un modelo para administrar activos re-utilizables en sistemas de ingeniería de IA al vincular el modelado de líneas de productos de software y la identificación de variedades en sistemas de análisis de datos. La propuesta se ejemplifica a través de un estudio de caso en el dominio agrícola.