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AI Assistants for Spaceflight Procedures: Combining Generative Pre-Trained Transformer and Retrieval-Augmented Generation on Knowledge Graphs With Augmented Reality Cues

Bensch, Oliver und Bensch, Leonie und Nilsson, Tommy und Saling, Florian und Bewer, Bernd und Jentzsch, Sophie Freya und Hecking, Tobias und Kutz, J. Nathan (2024) AI Assistants for Spaceflight Procedures: Combining Generative Pre-Trained Transformer and Retrieval-Augmented Generation on Knowledge Graphs With Augmented Reality Cues. In: SPAICE Conference 2024. SPAICE Conference 2024, 2024-09-17 - 2024-09-19, Harwell, UK. doi: 10.5281/zenodo.13885650.

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Kurzfassung

This paper describes the capabilities and potential of the intelligent personal assistant (IPA) CORE (Checklist Organizer for Research and Exploration), designed to support astronauts during procedures onboard the International Space Station (ISS), the Lunar Gateway station, and beyond. We reflect on the importance of a reliable and flexible assistant capable of offline operation and highlight the usefulness of audiovisual interaction using augmented reality elements to intuitively display checklist information. We argue that current approaches to the design of IPAs in space operations fall short of meeting these criteria. Therefore, we propose CORE as an assistant that combines Knowledge Graphs (KGs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) for a Generative Pre-Trained Transformer (GPT), and Augmented Reality (AR) elements to ensure an intuitive understanding of procedure steps, reliability, offline availability, and flexibility in terms of response style and procedure updates.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/208621/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:AI Assistants for Spaceflight Procedures: Combining Generative Pre-Trained Transformer and Retrieval-Augmented Generation on Knowledge Graphs With Augmented Reality Cues
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
Bewer, Berndbernd.bewer (at) ext.esa.intNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Jentzsch, Sophie FreyaSophie.Jentzsch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6217-8814NICHT SPEZIFIZIERT
Hecking, TobiasTobias.Hecking (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0833-7989174024824
Kutz, J. Nathankutz (at) uw.eduNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:17 September 2024
Erschienen in:SPAICE Conference 2024
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.5281/zenodo.13885650
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Augmented Reality, Generative Pretrained Transformers, Knowledge Graphs, AI Assistant, Procedures, Space Exploration, Human Spaceflight
Veranstaltungstitel:SPAICE Conference 2024
Veranstaltungsort:Harwell, UK
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:17 September 2024
Veranstaltungsende:19 September 2024
Veranstalter :European Space Agency (ESA)
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - KI-basierte Assistenten für die Entwicklung und Operation von Raumfahrsystemen mittels Large, R - eXtended Reality for Lunar Exploration
Standort: Braunschweig
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 10:12
Letzte Änderung:18 Dez 2024 13:06

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