В условиях стремительного роста числа спутников на орбите Земли и необходимости исследовать глубокий космос, становится очевидным, что традиционные методы управления требуют значительных изменений. Одним из самых интересных направлений в этой области стало применение больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT и Llama, для управления космическими кораблями.
Почти в реальных условиях
Недавние эксперименты, проведенные в рамках конкурса Kerbal Space Program Differential Game Challenge, продемонстрировали впечатляющие результаты использования LLM в качестве автономных агентов для управления космическими аппаратами. Участники соревнования в рамках игры Kerbal Space Program столкнулись с задачами преследования и перехвата спутников, а также уклонения от обнаружения. Это предоставило уникальную возможность протестировать языковые модели в условиях, приближенных к реальным космическим миссиям.
Большие языковые модели
Исследователи выбрали LLM для разработки своих автономных систем, поскольку традиционные методы требуют значительных затрат времени и ресурсов на обучение и доработку. Языковые модели, обученные на огромных объемах текстов, способны быстро адаптироваться к новым условиям, что делает их идеальными кандидатами для решения сложных задач навигации. В отличие от традиционных подходов, которые требуют многократного цикла обучения и обратной связи, LLM могут быть эффективно настроены с минимальными затратами времени и усилий.
Уникальные преимущества
Ключевым преимуществом использования LLM является их способность к самообучению и принятию решений в условиях неопределенности. В космических миссиях, где данные могут быть неполными или искажёнными, возможность быстро обрабатывать информацию и принимать решения на основе контекста становится критически важной. Это особенно актуально для исследований глубокого космоса, где задержки в коммуникации с Землёй могут составлять часы или даже дни.
Ученые отмечают, что использование языковых моделей может значительно сократить время разработки и повысить надежность автономных систем. Это открывает новые горизонты для будущих космических исследований, позволяя роботам и автоматизированным системам самостоятельно принимать решения и адаптироваться к изменяющимся условиям.
