ChatGPT 在航天器自主控制模拟竞赛中获佳绩, 展现大语言模型新潜力
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近日,一项关于利用大型语言模型(llm)进行航天器自主控制的研究引起关注。研究人员通过模拟竞赛的方式,测试了chatgpt在航天器操控方面的表现。结果显示,chatgpt在自主航天器模拟竞赛中取得了第二名的优异成绩,仅次于一个基于不同方程的模型。这一成果不仅展示了llm在航天领域的应用潜力,也为未来的航天自主系统开发提供了新的思路。
随着航天技术的不断发展,卫星数量不断增加,未来人类将无法手动控制所有卫星。此外,在深空探测中,光速的限制使得我们无法实时直接控制航天器。因此,开发能够自主进行决策的机器人系统成为航天领域的重要发展方向。为了推动相关技术的创新,近年来航空航天研究人员创建了基于热门游戏《坎巴拉太空计划》的“坎巴拉太空计划微分博弈挑战赛”。这一挑战赛为研究人员提供了一个相对真实的环境,用于设计、实验和测试自主系统。竞赛包括多种场景,例如追逐和拦截卫星的任务,以及躲避探测的任务。
在即将发表于《空间研究进展》杂志的一篇论文中,一个国际研究团队介绍了他们的参赛方案:一款商业化的llm,类似于chatgpt和llama。研究人员选择使用llm的原因在于,传统的自主系统开发方法需要经过多次训练、反馈和优化,而坎巴拉挑战赛的使命是尽可能真实地模拟现实情况,这意味着任务可能仅持续数小时,因此持续优化模型是不切实际的。相比之下,llm已经在大量人类文本上进行了训练,因此在最佳情况下,它们只需要经过少量的精心提示词工程和几次尝试,就能为特定情境找到合适的上下文。
据it之家了解,为了使llm能够实际操控航天器,研究人员开发了一种方法,将航天器的状态和目标以文本形式进行描述,并将其传递给llm,请求其提供关于如何调整和操纵航天器的建议。随后,研究人员开发了一个转换层,将llm基于文本的输出转换为能够操作模拟航天器的功能代码。通过一系列简单的提示词和一些微调,研究人员成功让chatgpt完成了挑战中的许多测试任务,并最终在竞赛中获得第二名。
值得注意的是,这些研究工作是在chatgpt最新的4.0版本发布之前完成的。尽管如此,llm在航天领域的应用仍面临诸多挑战,尤其是避免“幻觉”(即无意义的、不合理的输出)的问题。在现实场景中,这种错误输出可能会带来灾难性的后果。然而,这一研究结果仍然充分展示了即使是现成的llm,在吸收了大量人类知识后,也能以意想不到的方式被应用于实际工作中。

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