Feasibility Study for Code Generation
Im Fokus steht die agentische KI, deren Potenzial bewertet wird, um robustere, vertrauenswürdigere und anpassungsfähigere KI-gestützte Programmier-Workflows in stark regulierten Umgebungen zu ermöglichen.
Steckbrief
- Beteiligte Departemente Technik und Informatik
- Institut(e) Institute for Data Applications and Security (IDAS)
- Forschungseinheit(en) IDAS / Applied Machine Intelligence
- Förderorganisation Andere
- Laufzeit (geplant) 01.03.2025 - 31.08.2025
- Projektleitung Prof. Dr. Souhir Ben Souissi
- Partner Golem Technologies Europe (Switzerland) SA
Ausgangslage
Das Generative AI Lab der BFH wird eine umfassende Konzept- und Machbarkeitsstudie durchführen, um zentrale Fragestellungen beim Einsatz von NLP-Modellen in regulierten Sektoren zu untersuchen. Die Studie wird erforschen, wie mehrsprachige Modelle für die präzise Generierung von SQL, API-Aufrufen und Code feinabgestimmt werden können, während gleichzeitig durch lokale Bereitstellung die Einhaltung der Datenschutzvorgaben der Schweiz und der EU sichergestellt wird. Darüber hinaus werden Maßnahmen zur Reduktion von Halluzinationen und zur Erhöhung der Zuverlässigkeit von KI-Ausgaben analysiert, sowie skalierbare Lösungen zur Integration in bestehende ERP-Datenbanken wie SAP, Oracle und IBM entwickelt. Ein besonderer Fokus liegt auf der Rolle agentischer KI, deren Potenzial für robustere, vertrauenswürdige und adaptive KI-gesteuerte Programmier-Workflows in stark regulierten Umgebungen bewertet wird.
