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ChatGPT 在航天器自主控制模擬競賽中獲佳績,展現大語言模型新潛力

來源: 責編: 時間:2025-07-10 09:12:54 45觀看
導讀 7 月 7 日消息,近日,一項關于利用大型語言模型(LLM)進行航天器自主控制的研究引起關注。研究人員通過模擬競賽的方式,測試了 ChatGPT 在航天器操控方面的表現。結果顯示,ChatGPT 在自主航天器模擬競賽中取得了第二

7 月 7 日消息,近日,一項關于利用大型語言模型(LLM)進行航天器自主控制的研究引起關注。研究人員通過模擬競賽的方式,測試了 ChatGPT 在航天器操控方面的表現。結果顯示,ChatGPT 在自主航天器模擬競賽中取得了第二名的優異成績,僅次于一個基于不同方程的模型。這一成果不僅展示了 LLM 在航天領域的應用潛力,也為未來的航天自主系統開發提供了新的思路。cGh28資訊網——每日最新資訊28at.com

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隨著航天技術的不斷發展,衛星數量不斷增加,未來人類將無法手動控制所有衛星。此外,在深空探測中,光速的限制使得我們無法實時直接控制航天器。因此,開發能夠自主進行決策的機器人系統成為航天領域的重要發展方向。為了推動相關技術的創新,近年來航空航天研究人員創建了基于熱門游戲《坎巴拉太空計劃》的“坎巴拉太空計劃微分博弈挑戰賽”。這一挑戰賽為研究人員提供了一個相對真實的環境,用于設計、實驗和測試自主系統。競賽包括多種場景,例如追逐和攔截衛星的任務,以及躲避探測的任務。cGh28資訊網——每日最新資訊28at.com

在即將發表于《空間研究進展》雜志的一篇論文中,一個國際研究團隊介紹了他們的參賽方案:一款商業化的 LLM,類似于 ChatGPT 和 Llama。研究人員選擇使用 LLM 的原因在于,傳統的自主系統開發方法需要經過多次訓練、反饋和優化,而坎巴拉挑戰賽的使命是盡可能真實地模擬現實情況,這意味著任務可能僅持續數小時,因此持續優化模型是不切實際的。相比之下,LLM 已經在大量人類文本上進行了訓練,因此在最佳情況下,它們只需要經過少量的精心提示詞工程和幾次嘗試,就能為特定情境找到合適的上下文。cGh28資訊網——每日最新資訊28at.com

據了解,為了使 LLM 能夠實際操控航天器,研究人員開發了一種方法,將航天器的狀態和目標以文本形式進行描述,并將其傳遞給 LLM,請求其提供關于如何調整和操縱航天器的建議。隨后,研究人員開發了一個轉換層,將 LLM 基于文本的輸出轉換為能夠操作模擬航天器的功能代碼。通過一系列簡單的提示詞和一些微調,研究人員成功讓 ChatGPT 完成了挑戰中的許多測試任務,并最終在競賽中獲得第二名。cGh28資訊網——每日最新資訊28at.com

值得注意的是,這些研究工作是在 ChatGPT 最新的 4.0 版本發布之前完成的。盡管如此,LLM 在航天領域的應用仍面臨諸多挑戰,尤其是避免“幻覺”(即無意義的、不合理的輸出)的問題。在現實場景中,這種錯誤輸出可能會帶來災難性的后果。然而,這一研究結果仍然充分展示了即使是現成的 LLM,在吸收了大量人類知識后,也能以意想不到的方式被應用于實際工作中。cGh28資訊網——每日最新資訊28at.com

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