Softwarearchäologie mit KI: Vom Scherbenhaufen zum klaren Bild

Ältere Softwaresysteme enthalten oft mehr Wissen, als auf den ersten Blick sichtbar ist. Zwischen unleserlichem Code und fehlender Dokumentation finden sich viele Hinweise, die wir mit Hilfe archäologischer Techniken, softwaregestützter Analysen, etwas KI und einer großen Portion Neugier freilegen können. Gemeinsam suchen wir in alten Java-Artefakten nach Mustern und vollziehen Veränderungen nach, um die Architektur, Kultur und Philosophie von Legacy-Systemen besser zu verstehen. Außerdem sehen wir uns an, wie wir dieses Wissen gezielt für die Modernisierung von Altsystemen einsetzen können, um uns die Weiterentwicklung zu erleichtern.

Konkret zeige ich, wie sich archäologische Befunde aus Java-Quellcode und dessen Git-Versionshistorie ableiten lassen. Zuerst verschaffen wir uns einen schnellen Überblick über unsere Ausgrabungsobjekte, unterstützt durch Datenvisualisierungen mit Python, pandas und Plotly. Danach kategorisieren wir scheinbar zusammenhanglose Codefragmente mithilfe KI-gestützter Struktur- und Mustererkennung (das klingt klüger, als es ist) und berechnen die Zustandsgüte der wiedergefundenen Artefakte, der sogenannten konzeptionelle Integrität. Damit lassen sich große Codebasen strukturiert bewerten und die Entstehungsgeschichte einzelner Bestandteile gezielt nachvollziehen, damit wir wieder die Kontrolle über gewachsene Systeme zurückgewinnen.

Datum

11.03.2026

Uhrzeit

09:00 - 09:40

Konferenz / Veranstaltung

JavaLand 2026

Ort

Europa Park, Rust