Das Forschungsteam entwickelt daher ein Verfahren, das KI-Agenten in die modellbasierte Softwareentwicklung einbindet und gleichzeitig deren Ergebnisse prüfen lässt: Dabei generiert die KI zunächst aus Anforderungsmodellen den Code, um ihn anschließend in das ursprüngliche Modell zurückzuübersetzen. Beim automatischen Vergleich beider Modelle werden Abweichungen sofort erkenntlich. Dieses Feedback fließt wiederum in die KI ein, sodass sie ihre Modelle anpassen kann. So definieren die Forschenden klare Metriken für Code-Qualität. Sie führen statische Analysen mit eigenen Werkzeugen durch und machen die Codegenerierung und Rückübersetzung rückverfolgbar. So entsteht ein nachvollziehbarer Prozess, der den geltenden Sicherheitsstandards entspricht. Das Team testet die Methode in realen Anwendungsfällen der Fahrzeug- und Bahntechnik, prüft kontinuierlich die Fortschritte und verbessert so die Methodik.