TESI IN AZIENDA: Integrazione di Modelli Generativi AI Locali nel Ciclo di Sviluppo Software Embedded: Automazione, Sicurezza e Orchestrazione

2 settimane fa

Grugliasco, Piemonte, Italia EMA Global Engineering S.r.l. A tempo pieno

L'obiettivo di questa tesi è esplorare e sviluppare un'infrastruttura AI locale per l'automazione intelligente del ciclo di sviluppo software in ambito embedded, con un focus particolare sul settore automotive.

A partire da un caso d'uso reale proposto da EMA Global Engineering, la ricerca si concentrerà sull'integrazione di modelli di linguaggio generativi (LLM) open-source, eseguiti localmente e orchestrati per costruire pipeline automatizzate e osservabili. 

L'elaborato analizzerà come i modelli LLM locali possano supportare attività critiche del V-cycle, tra cui la generazione automatica di requisiti da specifiche tecniche, la produzione di codice firmware (C/C++) da datasheet, il refactoring e la documentazione del codice, nonché la creazione di piani e casi di test.

Particolare attenzione sarà data alla qualità del contenuto generato e alla conformità con le linee guida aziendali e alla coerenza con standard e normative di riferimento specifiche del settore.  

L'orchestratore (basato su strumenti no-code tipo n8n o full stack in Python) verrà utilizzato per costruire flussi di lavoro che connettano i moduli AI con sorgenti dati (es. ticketing system, repo Git, Postgres), triggerando operazioni automatiche basate su eventi reali nel ciclo di vita del software. Verranno esplorati casi di orchestrazione "human-in-the-loop" per garantire explainability e controllo umano nei task ad alto impatto. 

I risultati attesi includono una riduzione significativa del carico manuale (fino al 50% nelle attività ripetitive), miglioramento della consistenza e qualità del software, e la dimostrazione di un'infrastruttura AI scalabile, self-hosted e privacy-compliant per l'automazione avanzata nello sviluppo embedded. 

Stack tecnologico

  • Modelli LLM locali

eseguiti via Ollama
- LangChain + LangGraph

per costruzione agenti AI e toolchain dinamica
- Qdrant o FAISS

per la gestione dei vettori semantici su hardware locale
- Pipeline di parsing e chunking

documentale con Unstructured, PyMuPDF o simili
- Orchestrazione no-code con n8n

: integrazione tra trigger esterni, API locali, LLM e DB
- Backend FastAPI + Redis/Postgres

per esporre servizi e memorie operative
- Docker + GitHub Actions

per ambienti CI/CD e ambienti di staging
- Monitoraggio e valutazione

: Langfuse, Ragas, OpenTelemetry, DeepEval

Risultati Attesi

  • Prototipo funzionante

di un sistema di agenti basati su modelli generativi di AI locale integrato con almeno due fasi del V-cycle (es. requirement + unit test)
- Pipeline documentata

per ingestion e parsing automatico di specifiche tecniche
- Automazione di task ripetitivi

nel ciclo embedded con riduzione del lavoro manuale fino al 50%
- Integrazione operativa con n8n

per orchestrazione eventi reali (es. su push Git, issue ticket, file upload)
- Dashboard di osservabilità e metrica

sull'accuratezza, coerenza e tempo di risposta dei modelli
- Analisi di sicurezza e compliance

dei modelli locali rispetto a policy aziendali
- Studio comparativo

tra modelli cloud-based e modelli self-hosted in termini di latenza, privacy e costo

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