ChatGPT在航天器自主控制模《拟竞赛中斩获亚军,大语言模型革新太空》任务决策展现技术潜力

近期,一项探索大型语言模型(LLM)在航天器自主控制领域应用的研究成果引发广泛关注。科研人员通过模拟竞赛的形式,对ChatGPT在航天器操控任务中的表现进行了系统评估。实验数据表明,ChatGPT在自主航天器模拟竞赛中表现优异,最终位列第二名,仅次于采用不同数学模型的参赛系统。这一突破不仅揭示了LLM技术在航天领域的应用前景,更为未来航天自主系统的研发开辟了新路径。

随着航天技术的突飞猛进,卫星数量呈指数级增长,未来人类将难以实现对所有航天器的手动操控。同时,在深空探测任务中,光速延迟效应使得实时遥控变得不切实际。这些现实挑战促使自主决策机器人系统的研发成为航天领域的关键课题。为推动相关技术创新,航空航天专家近年基于热门模拟游戏《坎巴拉太空计划》创设了"坎巴拉太空计划微分博弈挑战赛"。该赛事通过构建高度仿真的太空环境,为研究人员提供了设计、测试自主系统的理想平台,竞赛内容涵盖卫星追踪拦截、规避探测等多种典型太空任务场景。

据即将发表于《空间研究进展》期刊的研究论文披露,一支国际科研团队创新性地采用商业化LLM(类似ChatGPT和LLaMA)作为参赛方案。与传统自主系统开发需要反复训练优化的模式不同,LLM因其在海量人类文本数据上的预训练优势,仅需经过精心的提示词设计和少量调试即可快速适应特定任务场景。这种特性完美契合了挑战赛追求真实性的设计理念——在仅持续数小时的任务周期内,持续优化传统模型显然不具备可行性。

为实现LLM对航天器的有效控制,研究团队开创性地开发了文本转换系统:首先将航天器状态参数和任务目标转化为自然语言描述输入LLM,获取操作建议;随后通过专门设计的转换层,将LLM的文本输出转化为可执行的控制代码。经过提示词优化和参数微调,ChatGPT成功完成了多项测试任务,最终在竞赛中斩获亚军。值得关注的是,这项研究是在ChatGPT-4发布前完成的,研究人员表示,虽然LLM在实际应用中仍需解决"幻觉输出"等关键问题,但研究成果充分证明,经过海量知识训练的现成LLM能够以创新方式服务于航天实践。

喝羽衣甘蓝汁放屁怎么办

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