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Auflistung nach Schlagwort "Nachhaltige Software-Entwicklung"

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  • Konferenzbeitrag
    Die Ermittlung von Treibhausgas-Emissionen in der Cloud und Integration des Vorgehensmodells ins IT-Management
    (INFORMATIK 2024, 2024) Mohr, Michael; Hartard, Susanne; Naumann, Stefan
    Das zunehmende Hosting von IT-Anwendungen bei großen Cloud-Anbietern ermöglicht es, mit Hilfe von herstellerspezifischen Werkzeugen die Treibhausemissionen solcher Anwendungen zu ermitteln. Aus der Interpretation dieser Daten für eine Anwendung aber auch für das IT-Anwendungs-Portfolio des Unternehmens lassen sich Handlungsnotwendigkeiten und Prioritäten zur karboneffizienten Optimierung von Anwendungen ableiten. Zur Umsetzung der Aktivitäten wird ein Vorgehensmodell vorgestellt. Zusätzlich müssen alle Aktivitäten in das IT-Management integriert werden, eine Verortung der Aktivitäten kann anhand der Referenzarchitektur IT4IT dargestellt werden. Themen wie Green Coding und Green Software Engineering werden somit in einem größeren Kontext einer IT-Landschaft von Unternehmen eingebettet.#
  • Konferenzbeitrag
    Was weiß ChatGPT über Nachhaltige Software-Entwicklung und Green Coding? Erste Tests und Bewertungen
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Naumann, Stefan; Guldner, Achim; Weber, Sebastian; Westing, Max
    In den letzten Jahren sind Large Language Models (LLM) wie GPT, BERT, PaLM, BLOOM oder LLamA durch die Verbesserung der Generierung natürlich wirkender Texte sowie neuer Fähigkeiten (Generierung von Quellcode etc.) stark ins öffentliche Interesse gerückt. Durch den Black Box-Charakter der Modelle und der Unklarheit der Qualität der zugrundeliegenden Trainingsdaten ist die Korrektheit der LLM-generierten Texte jedoch, insbesondere im wissenschaftlichen Umfeld, unklar und bedarf der Bewertung durch Expert:innen. In diesem Beitrag gehen wir daher auf die Frage ein, inwieweit LLM und insbesondere ChatBots wie ChatGPT Themen wie Green Coding und Nachhaltige Software-Entwicklung unterstützen können, und wie zuverlässig die Antworten am Beispiel von ChatGPT (GPT-3.5) sind. Wir stellen fest, dass die Inhalte für einen Überblick über die Themen sowie einen Einstieg in das Thema durchaus nutzbar sind, jedoch insbesondere im Hinblick auf weiterführende Quellen Schwachstellen aufweisen.