カーネギーメロン大学ソフトウェア工学研究所 新たなテクノロジー：国防総省におけるソフトウェアの未来を変える7つのテーマ (2023.08.24)

こんにちは、丸山満彦です。

カーネギーメロン大学ソフトウェア工学研究所が、「新たなテクノロジー：国防総省におけるソフトウェアの未来を変える7つのテーマ」という報告書を公表していますね。。。

7つの分野は

• 先端コンピューティング
• 先端材料
• AI/ML
• バイオテクノロジー
• サイバーセキュリティ
• デジタルトランスフォーメーション
• 分散コンピューティング

となっていますね。。。

● Carnegie Mellon University - Software Engineering Institute

・2023.08.24 Emerging Technologies: Seven Themes Changing the Future of Software in the DoD

・[PDF]

・[DOCX] 仮訳

目次...

Acknowledgments	謝辞
Executive Summary	エグゼクティブ・サマリー
Introduction	はじめに
Advanced Computing	先端コンピューティング
Exponential Intelligence	エクスポネンシャル・インテリジェンス
Quantum Computing	量子コンピューティング
Ubiquitous Computing	ユビキタス・コンピューティング
Advanced Materials	先端材料
Environmental Sciences	環境科学
Physical Resiliency on the Edge	エッジにおける物理的な回復力
Renewable Energy	再生可能エネルギー
AI/ML	AI/ML
AI Assisted Software Development	AIによるソフトウェア開発
AI Assurance	AI保証
Autonomous Operations	自律的オペレーション
Continuous AI	連続AI
Smart Data Curation	スマート・データ・キュレーション
Biotechnology	バイオテクノロジー
Advanced Bioinformatics	先端バイオ・インフォマティクス
Biometric Privacy	バイオメトリック・プライバシー
Genomics	ゲノミクス
Cybersecurity	サイバーセキュリティ
Cyberwarfare	サイバー戦
Post-Quantum Cryptography	ポスト量子暗号
Zero Knowledge Proofs	知識ゼロの証明
Zero Trust	ゼロトラスト
Digital Transformation	デジタルトランスフォーメーション
Deep Data Semantics	ディープ・データ・セマンティクス
Extended Reality	拡張現実
Higher Fidelity MBSE	より忠実度の高いMBSE
Hyperautomation	ハイパーオートメーション
Low-Code Development	ローコード開発
Smarter Edge	スマーター・エッジ
Distributed Computing	分散コンピューティング
Blockchain Validation	ブロックチェーンの検証
Blockchain Verification	ブロックチェーン検証
Cloud Native Development	クラウドネイティブ開発
Distributed Cyber Physical Systems	分散サイバー物理システム
References	参考文献

エグゼクティブサマリー...

Executive Summary	エグゼクティブ・サマリー
This report summarizes the SEI’s Emerging Technologies Study (ETS), the findings of which are important to the SEI, its DoD sponsors, and the software engineering community. Additionally, this report discusses the Emerging Technology Knowledge Base (ETKB), an internal SEI tool employing a Wikipedia-like structure to codify the data and information gathered during this study. The ETKB enables the identification of relationships among and links between the emerging technology investigated to the overarching goals and objectives of the SEI, its customers, and its sponsors.	本報告書は、SEI、国防総省のスポンサー、およびソフトウェアエンジニアリングコミュニティにとって重要な調査結果をまとめたものである。さらに本報告書では、この調査で収集されたデータと情報を体系化するために、ウィキペディアのような構造を採用したSEI内部ツールである、新興技術知識ベース（Emerging Technology Knowledge Base：ETKB）について説明する。ETKBは、SEI、その顧客、スポンサーの包括的な目標や目的と、調査された新技術との関係やリンクを特定することを可能にする。
This report discusses the following seven emerging technologies, which we have chosen from a purely software engineering perspective (that is, practices and technology). These technologies have evolved in the areas of artificial intelligence and machine learning (AI/ML), cybersecurity, digital transformation, and distributed computing.	本報告書では、純粋にソフトウェアエンジニアリングの観点（つまりプラクティスとテクノロジー）から選んだ、以下の7つの新興テクノロジーについて論じる。これらのテクノロジーは、人工知能と機械学習（AI/ML）、サイバーセキュリティ、デジタルトランスフォーメーション、分散コンピューティングの分野で発展してきた。
The technologies are presented with particular emphasis on the subtopics (and their technology readiness level [TRL]):	特にサブトピック（およびその技術準備レベル[TRL]）に重点を置いて技術を紹介する：
• Advanced Computing	• 先進コンピューティング
•  Advanced Materials	• 先端材料
•  AI/ML	• AI/ML
–  Smart Data Curation (very early TRL): Using AI to establish realistic data sets for largescale testing of software may help address the lack of real-world data sets.	– スマート・データ・キュレーション（非常に初期のTRL）：ソフトウェアの大規模テストのための現実的なデータセットを確立するためにAIを使用することは、実世界のデータセットの不足を解決するのに役立つ可能性がある。
–  AI-Assisted Software Development (mid-level TRL): Some early production tools such as Amazon’s Code Whisperer and GitHub’s CoPilot are now emerging.	– AIによるソフトウェア開発（TRL中位）：AmazonのCode WhispererやGitHubのCoPilotのような初期の量産ツールが登場している。
• Biotechnology	• バイオテクノロジー
• Cybersecurity	• サイバーセキュリティ
– Zero Trust (early to mid-level TRL): While this topic is getting a lot of publicity, the technology to support zero trust principles remains lacking.	- ゼロトラスト（初期から中期レベルのTRL）：このトピックは大きな注目を浴びているが、ゼロトラストの原則を支援するテクノロジーはまだ不足している。
• Digital Transformation	• デジタルトランスフォーメーション
– Smarter Edge (mid- to late-TRL) and Digital Transformation: Deep Data Semantics (early TRL) (likely combined with Advanced Computing’s Ubiquitous Computing): Research into these topics is growing and predicted to become more important in emerging technology.	– スマーター・エッジ（TRL中期～後期）とデジタルトランスフォーメーション： ディープデータ・セマンティクス（TRL初期）（先端コンピューティングのユビキタス・コンピューティングと統合される可能性が高い）： これらのトピックの研究は拡大しており、新興技術においてより重要になると予測される。
– Higher Fidelity Model-Based Software Engineering (MBSE) (early TRL): Building on research previously conducted by the SEI and others in the software engineering community (such as the Architecture Analysis and Design Language [AADL], Predictable Assembly from Certifiable Code [PACC], and Adaptive Quality of Service [AQoS]), this work could advance the state of the practice for MBSE. Prior SEI work, such as PACC, may have been before its time: Some of the subject-matter experts we talked to in the fields of low-code/cloud computing and MBSE described a “nextgeneration” MBSE, in which “models become the software” (i.e., by removing the humanin-the-loop translation of software and system models to running code).	– より忠実度の高いモデルベースソフトウェアエンジニアリング（MBSE）（初期 TRL）： SEIや他のソフトウェア工学コミュニティが過去に実施した研究（アーキテクチャ分析と設計言語[AADL]、証明可能なコードからの予測可能なアセンブリ[PACC]、適応的サービス品質[AQoS]など）に基づき、この研究はMBSEの実践状況を前進させる可能性がある。PACCのような先行するSEIの研究は、その時代にはまだ早かったかもしれない： ローコード／クラウド・コンピューティングとMBSEの分野で話を聞いた専門家の中には、「モデルがソフトウェアになる」（つまり、ソフトウェアとシステム・モデルを実行コードに変換する人間の作業をなくす）「次世代」MBSEについて説明する人もいた。
• Distributed Computing	• 分散コンピューティング
– Comparing the themes and sub-themes from this year’s ETS to those of the prior ETSs, other emerging technologies still prevail, including quantum computing, blockchain, and AI. Interestingly, although still included in this report, some technologies, such as quantum computing, remain more “futuristic,” with timelines that are 10 years out. Not surprising, though, are the DoD’s most pressing and present concerns about post-quantum cryptography (also known as quantum-resistant cryptography), which could invariably compromise traditional (or pre-quantum) cryptographic algorithms.	– 今年のETSのテーマとサブテーマを過去のETSのテーマと比較すると、量子コンピューティング、ブロックチェーン、AIなど、他の新興技術が依然として優勢である。興味深いことに、本レポートにはまだ含まれているが、量子コンピューティングのようないくつかの技術は、10年先のタイムラインと、より「未来的」なままである。しかし、驚くことではないが、国防総省が最も緊急かつ現在懸念しているのは、従来の（あるいは量子以前の）暗号アルゴリズムを必ず危険にさらす可能性のあるポスト量子暗号（量子耐性暗号とも呼ばれる）である。