Ekspert agenta AI z opcją LLM do zarządzania operacjami misji

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

DOI

Sobhana Mummaneni

sobhana@vrsiddhartha.ac.in

https://orcid.org/0000-0001-5938-5740
Syama Sameera Gudipati

gsyamasameera2004@gmail.com

https://orcid.org/0009-0006-7405-7570
Satwik Panda

satwik9903@gmail.com

https://orcid.org/0009-0005-4154-9918

Abstrakt

Zarządzanie operacjami misji to koordynacja i kontrola różnych działań związanych z eksploatacją satelity. Ta krytyczna funkcja obejmuje planowanie, monitorowanie, kontrolowanie i koordynację wszystkich aspektów misji, zapewniając osiągnięcie przez statek kosmiczny swoich celów. Obecne zarządzanie operacjami misji napotyka ograniczenia w zakresie transmisji danych, opierając się wyłącznie na kontroli naziemnej i ręcznych procedurach analitycznych, a nie wykorzystując technologii do optymalizacji rutynowych operacji misji. Celem tej propozycji badawczej jest opracowanie agenta Expert AI opartego na modelu dużego języka (LLM) do zarządzania operacjami misji. Proponowany asystent AI oparty na LLM będzie wykonywał zadania takie jak analiza danych w celu rozpoznania wzorców, planowanie operacyjne i podsumowywanie dokumentów. System zaprojektowano do pracy w trybie offline, co zapewnia elastyczność we wdrażaniu. Integracja sztucznej inteligencji z zarządzaniem operacjami misji może przynieść korzyści kontrolerom i inżynierom misji, naukowcom i badaczom, agencjom i organizacjom kosmicznym. Sztuczna inteligencja oferuje możliwości obniżenia kosztów misji, poprawy wskaźników powodzenia i zwiększenia efektywności programów eksploracji kosmosu.

Słowa kluczowe:

sztuczna inteligencja, ekspert AI, model wielkojęzyczny, zarządzanie operacjami misji, dane telemetryczne, generowanie rozszerzone wyszukiwania

Bibliografia

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Mummaneni, S., Gudipati, S. S., & Panda, S. (2025). Ekspert agenta AI z opcją LLM do zarządzania operacjami misji. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 15(1), 88–94. https://doi.org/10.35784/iapgos.6694