
Image by NASA, from Unsplash
ChatGPT Gibi Yapay Zeka Modelleri Yakında Uzay Görevlerini Yürütebilir
Araştırmacılar, ChatGPT’nin uzay aracı simülasyon yarışmasında ikinci olmasına şaşırdılar. Bu durum, büyük dil modellerinin (LLM’ler) uzay görevlerini yönlendirmedeki potansiyelini gösterdi.
Acele mi ediyorsunuz? İşte hızlıca öğrenmeniz gerekenler:
- ChatGPT, bir uzay aracı pilotlama simülasyonu mücadelesinde ikinci oldu.
- AI, uydu yakalama ve kaçınma gibi görevleri tamamladı.
- Araştırmacılar, gerçekçi uzay simülasyonu için Kerbal Space Program’ı kullandı.
ChatGPT, şiir yazmanın veya soruları yanıtlamanın ötesinde daha fazlasını yapabileceğini kanıtladı, belki de bir uzay gemisini uçurabilecek. Araştırmacılar, uzay misyonlarında LLM’lerin kontrol yeteneğini incelediler.
Araştırmalarında, bunu Kerbal Space Program Differential Games Challenge temelli bir yarışma vasıtasıyla gerçekleştirdiklerini açıkladılar. ChatGPT, otomatik uzay aracı simülasyon etkinliğinde ikinci sırayı alarak bilim dünyasını şaşırttı.
“Otonom bir ajan olarak bir takip uzay aracını kontrol ediyorsunuz,” başlangıçta araştırmacıların ChatGPT’ye verdiği talimat buydu, bu LiveScience tarafından bildirildi.
Oradan, AI’nın karmaşık kararlar alabildiğini, uzay aracını yönlendirebildiğini ve uydu yakalama ve tespit edilmemek gibi görevler aracılığıyla seyrüsefer yapabildiğini gösterdi. Modelin çıktıları, gerçek zamanlı bir simüle aracı kontrol etmek için işlevsel koda dönüştürüldü.
Geleneksel uzay aracı navigasyon sistemleri sürekli eğitim ve ayar gerektirir, bu da onları hızlı hareket eden, gerçek zamanlı görevler için pratik olmayan hale getirir. Ancak, araştırmacılar, ortalama LLM’lerin, örneğin ChatGPT’nin, belirli, iyi tasarlanmış yönlendirmeler aracılığıyla yeni durumlara adapte olmalarını sağlayan önceden eğitilmiş bilgi tabanları ile çalıştığını savunuyorlar.
Araştırmacılar, bu yeni yaklaşımın uydu kontrol yöntemlerimizi ve derin uzay görevlerini, özellikle insanların gerçek zamanlı müdahalesinin imkânsız hale geldiği durumlarda, nasıl değiştirebileceğini savunuyorlar. AI sistemi, kısa eğitim süresine rağmen, kısa test süreleri boyunca geleneksel diferansiyel denklem bazlı modellerle rekabet edebilme yeteneğini gösterdi.
Tabii ki riskler var, örneğin AI’nın “halüsinasyonları” tehlikeli hatalara yol açabilir. Ekip, “Bir LLM eğitmenin önceden sahip olduğu bilgiyi kullanarak ve belirli senaryolar için geliştirebileceği konusunda hiçbir şüphe yok” diye not düştü.
Sonuçlar, Journal of Advances in Space Research dergisinde yayınlanacak ve ekip kodlarını ve verilerini daha fazla deney için açık kaynaklı hale getirdi. Bir AI’nin bir sonraki uzay misyonumuzu yönetmesi düşündüğümüzden daha da yakın olabilir.