Chatgpt在航天器的自主控制模拟竞赛中取得了出色

7月7日的新闻吸引了人们对使用大型语言模型（LLM）进行航天器自主控制的研究。研究人员通过模拟竞争测试了航天器控制中的ChatGPT性能。结果表明，在自主航天器的仿真竞赛中，Chatgpt排名第二。这项成就不仅展示了在航空航天领域中应用LLM的潜力，而且还为未来的独立航空航天系统的发展提供了新的想法。随着航空技术的持续发展和增加的卫星数量，人类将来无法手动控制所有卫星。此外，在探索深空时，光速的极限使得无法直接控制真实的航天器。因此，允许独立决策的机器人系统的发展已成为航空航天领域的重要发展方向。促进航空研究人员在相关技术中的E创新最近基于流行的游戏“坎帕拉太空计划”，创造了坎帕拉太空计划的差异游戏的挑战。这项挑战为研究人员提供了一个相对现实的环境，以设计，体验和测试自主系统。比赛包括各种场景，包括追求和拦截卫星的任务，以及避免检测的任务。一名国际研究小组在太空研究杂志的下一个进步中介绍了门票。它是类似于Chatgpt和电话的商业LLM。研究人员之所以选择使用LLM的原因是因为传统的自我开发方法需要多次培训，反馈意见和优化，而坎巴拉挑战的使命是尽可能模拟最终的现实。相反，LLM经过许多人类文本培训，因此在最好的情况下，需要精心快速的单词，并且SE为特定情况找到正确的上下文，需要进行Veral尝试。根据Home的说法，为允许LLM真正操作航天器，研究人员解释了航天器的状态和文字目的，开发了一种将其传递给LLM的方法，并要求他们提供有关如何协调和操作太空飞船的建议。之后，研究人员开发了一个转换层，该转换层基于M M将输出转换为操作模拟航天器的功能代码。通过一系列简单的快速单词和一些调整，研究人员成功地完成了CHATGPT，以完成任务中的许多试验任务，Turnyou位于比赛中的第二名。值得注意的是，这些研究工作是在启动Chatgpt最新版本的最新版本之前就完成的。但是，航空航天领域的LLM应用程序仍然面临许多挑战。这尤其是避免“幻想”的问题（即，不合理的退出而没有意义）。真实世界情景，这种错误的出发可能会产生灾难性的结果。但是，这项研究仍被完全证明，在吸收许多人类知识后，LLM也可以以意想不到的方式应用于真实工作。