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TOWARDS A RELIABLE OFFLINE PERSONAL AI ASSISTANT FOR LONG DURATION SPACEFLIGHT

Bensch, Oliver und Bensch, Leonie und Nilsson, Tommy und Saling, Florian und Sadri, Wafa und Hartmann, Carsten und Hecking, Tobias und Kutz, J. Nathan (2024) TOWARDS A RELIABLE OFFLINE PERSONAL AI ASSISTANT FOR LONG DURATION SPACEFLIGHT. In: Proceedings of the International Astronautical Congress, IAC. 75th International Astronautical Congress (IAC2024), 2024-10-14 - 2024-10-18, Mailand, Italien.

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Kurzfassung

As humanity prepares for new missions to the Moon and Mars, astronauts will need to operate with greater autonomy, given the communication delays that make real-time support from Earth difficult. For instance, messages between Mars and Earth can take up to 24 minutes, making quick responses impossible. This limitation poses a challenge for astronauts who must rely on in-situ tools to access the large volume of data from spacecraft sensors, rovers, and satellites, data that is often fragmented and difficult to use. To bridge this gap, systems like the Mars Exploration Telemetry-Driven Information System (METIS) are being developed. METIS is an AI assistant designed to handle routine tasks, monitor spacecraft systems, and detect anomalies, all while reducing the reliance on mission control. Current Generative Pretrained Transformer (GPT) Models, while powerful, struggle in safety-critical environments. They can generate plausible but incorrect responses, a phenomenon known as ”hallucination,” which could endanger astronauts. To overcome these limitations, this paper proposes enhancing systems like METIS by integrating GPTs, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Knowledge Graphs (KGs), and Augmented Reality (AR). The idea is to allow astronauts to interact with their data more intuitively, using natural language queries and visualizing real-time information through AR. KGs will be used to easily access live telemetry and multimodal data, ensuring that astronauts have the right information at the right time. By combining AI, KGs, and AR, this new system will empower astronauts to work more autonomously, safely, and efficiently during future space missions.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/208618/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:TOWARDS A RELIABLE OFFLINE PERSONAL AI ASSISTANT FOR LONG DURATION SPACEFLIGHT
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Bensch, Oliveroliver.bensch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7026-5619NICHT SPEZIFIZIERT
Bensch, LeonieLeonie.Bensch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4736-5579NICHT SPEZIFIZIERT
Nilsson, Tommytommy (at) creating-worlds.comhttps://orcid.org/0000-0002-8568-0062NICHT SPEZIFIZIERT
Saling, FlorianFlorian.Saling (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sadri, Wafawafa.sadri (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hartmann, CarstenCarsten.Hartmann (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-3701-189X171939281
Hecking, TobiasTobias.Hecking (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0833-7989171939283
Kutz, J. Nathankutz (at) uw.eduNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:18 Oktober 2024
Erschienen in:Proceedings of the International Astronautical Congress, IAC
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Augmented Reality, Generative Pretrained Transformers, Knowledge Graphs, AI Assistant, Space Exploration, Human Spaceflight
Veranstaltungstitel:75th International Astronautical Congress (IAC2024)
Veranstaltungsort:Mailand, Italien
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:14 Oktober 2024
Veranstaltungsende:18 Oktober 2024
Veranstalter :International Astronautical Federation (IAF)
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Forschung unter Weltraumbedingungen
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R FR - Forschung unter Weltraumbedingungen
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - eXtended Reality for Lunar Exploration
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Softwaretechnologie > Visual Computing and Engineering
Raumflugbetrieb und Astronautentraining > Astronautentraining
Institut für Softwaretechnologie > Intelligente und verteilte Systeme
Hinterlegt von: Saling, Florian
Hinterlegt am:18 Nov 2024 10:07
Letzte Änderung:18 Dez 2024 13:08

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