Chatgpt在航天器自主控制模拟竞赛中取得了良好的

Home 7月7日新闻，一项有关使用大语模型（LLM）进行航天自主控制的研究引起了人们的关注。研究人员通过模拟竞赛测试了Chatgpt在航天器控制中的表现。结果表明，Chatgpt在自主航天器仿真竞争中获得第二名，仅次于基于各种方程的模型。这一成功不仅反映了LLM在航空航天领域的潜力，而且还为独立航空系统的未来发展提供了新的想法。随着航空技术的持续发展以及卫星的数量将继续增加，人们将将来无法控制所有卫星。此外，在对空间的深入探索中，光的价值极限使我们无法直接实时控制航天器。因此，可以独立做出决定的机器人系统的开发已成为重要的直接n在航空航天领域的发展中。为了推动相关技术的变化，近年来，航空航天研究人员基于流行的游戏“坎帕拉太空计划”创建了“坎帕拉太空计划差异游戏挑战”。这项挑战为研究人员提供了一个相对现实的环境，用于设计，实验和测试自主系统。比赛包括各种情况，例如追逐和干扰卫星的任务以及防止发现的任务。在即将发表的《太空研究》期刊上的论文中，一名国际研究团队介绍了他们的参赛作品：LLM广告素材，涉及Chatgpt和Llama。研究人员之所以选择使用LLM的原因是，传统的自我发展方法需要大量的培训，反馈和优化，而Kambala挑战的使命是模仿真实的真实性，这意味着任务只需几个小时，因此继续优化是不切实际的。e模型。相反，LLM经过大量人类文本进行培训，因此，在最好的情况下，他们只需要少量彻底的及时及时的单词工程，并且有些尝试为特定情况找到正确的环境。根据此处的这一点，为了使LLM实际操纵航天器，研究人员已经开发了一种程序，以描述文本中的航天器的状态和目标，并将其传递给LLM，并要求就如何调整和操纵航天器进行嘲讽的建议。然后，研究人员开发了一个转换层，该转换层根据功能代码中的LLM文本更改输出，该输出可以操作模拟的航天器。通过一系列简单的提示单词和一些微调，研究人员成功地获得了Chatgpt，以完成许多挑战测试任务并完成了第二场比赛。值得注意的是，这项研究工作是在最新版本的ChatGpt 4.0发布之前完成的。但是，LLM申请在航空航天领域仍然面临许多挑战，尤其是避免“幻觉”的问题（即毫无意义，不合理的产出）。在实际情况下，这样的错误输出可能会产生后果。但是，这项研究的结果是GIT表明，即使LLM吸收了很多人的知识，也可以以意外的方式应用于实际工作。