Language Models are Spacecraft Operators

📄 arXiv: 2404.00413v1 📥 PDF

作者: Victor Rodriguez-Fernandez, Alejandro Carrasco, Jason Cheng, Eli Scharf, Peng Mun Siew, Richard Linares

分类: physics.space-ph, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-30

备注: Source code available on Github at: https://github.com/ARCLab-MIT/kspdg

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的自主卫星操作方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 自主卫星操作 航天控制 提示工程 微调技术 非合作空间操作 决策支持

📋 核心要点

  1. 现有方法在自主卫星操作中缺乏有效的决策支持，尤其是在非合作环境下的复杂任务中。
  2. 本文提出了一种基于大语言模型的自主卫星操作方法，利用提示工程和微调技术提升决策能力。
  3. 在KSPDG挑战赛中，所提出的LLM代理获得了第二名，展示了其在复杂任务中的有效性和潜力。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）作为自主代理的应用趋势日益明显，能够根据用户文本提示采取行动。本文旨在将这些概念应用于航天领域的引导、导航和控制，使LLMs在自主卫星操作的决策过程中发挥重要作用。作为这一目标的第一步，我们开发了一种基于LLM的解决方案，参与了Kerbal Space Program Differential Games（KSPDG）挑战赛，这是一个公共软件设计竞赛，参与者需创建自主代理以操控在非合作空间操作中的卫星。我们的方法利用了提示工程、少量提示和微调技术，创建了一个有效的LLM代理，在比赛中获得了第二名。根据我们所知，这项工作开创性地将LLM代理整合到航天研究中。代码可在https://github.com/ARCLab-MIT/kspdg获取。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是在非合作空间操作中，如何利用大语言模型（LLM）进行自主卫星的引导、导航和控制。现有方法在复杂决策过程中存在局限性，难以应对动态变化的环境和任务需求。

核心思路：论文的核心思路是将LLM作为自主代理，通过精心设计的提示和少量示例来引导模型进行有效的决策。这样的设计使得模型能够在复杂的空间操作中做出合理的判断和行动。

技术框架：整体架构包括数据输入、提示工程、模型推理和决策输出几个主要模块。通过对模型进行微调，增强其在特定任务上的表现，确保其能够处理复杂的操作场景。

关键创新：最重要的技术创新在于将LLM应用于航天领域的自主决策中，开创性地将语言模型与空间操作结合，填补了现有技术的空白。

关键设计：在参数设置上，采用了少量示例提示（few-shot prompting）和微调策略，以优化模型在特定任务上的表现。损失函数和网络结构经过调整，以适应航天操作的复杂性和动态性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在KSPDG挑战赛中，所提出的LLM代理获得了第二名，展现出其在非合作空间操作中的有效性。与其他参与者相比，该模型在决策准确性和任务完成效率上有显著提升，证明了其在复杂任务中的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主卫星操作、空间任务规划和实时决策支持系统。通过将大语言模型应用于航天领域，可以显著提升卫星在复杂环境中的自主决策能力，降低对人工干预的依赖，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent trends are emerging in the use of Large Language Models (LLMs) as autonomous agents that take actions based on the content of the user text prompts. We intend to apply these concepts to the field of Guidance, Navigation, and Control in space, enabling LLMs to have a significant role in the decision-making process for autonomous satellite operations. As a first step towards this goal, we have developed a pure LLM-based solution for the Kerbal Space Program Differential Games (KSPDG) challenge, a public software design competition where participants create autonomous agents for maneuvering satellites involved in non-cooperative space operations, running on the KSP game engine. Our approach leverages prompt engineering, few-shot prompting, and fine-tuning techniques to create an effective LLM-based agent that ranked 2nd in the competition. To the best of our knowledge, this work pioneers the integration of LLM agents into space research. Code is available at https://github.com/ARCLab-MIT/kspdg.