論文の概要: CHATATC: Large Language Model-Driven Conversational Agents for Supporting Strategic Air Traffic Flow Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14850v2
- Date: Wed, 24 Jul 2024 02:11:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 19:10:54.927077
- Title: CHATATC: Large Language Model-Driven Conversational Agents for Supporting Strategic Air Traffic Flow Management
- Title（参考訳）: CHATATC:戦略的気流管理を支援する大規模言語モデル駆動対話エージェント
- Authors: Sinan Abdulhak, Wayne Hubbard, Karthik Gopalakrishnan, Max Z. Li,
- Abstract要約: 非安全で重要な戦略的トラフィックフロー管理設定において、生成AIツールをどのようにデプロイできるかを検討する。
具体的には,2000～2023年の間,地上遅延プログラム(GDP)の大規模な歴史的データセットに基づいたLLM,CHATATCをトレーニングし,8万以上のGDP実装,改訂,キャンセルで構成されている。
私たちはCHATATCのクエリとレスポンス機能、成功の文書化(GDP率、期間、理由の提供など)、欠点(最上級の質問など)をテストする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0567943620068299
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative artificial intelligence (AI) and large language models (LLMs) have gained rapid popularity through publicly available tools such as ChatGPT. The adoption of LLMs for personal and professional use is fueled by the natural interactions between human users and computer applications such as ChatGPT, along with powerful summarization and text generation capabilities. Given the widespread use of such generative AI tools, in this work we investigate how these tools can be deployed in a non-safety critical, strategic traffic flow management setting. Specifically, we train an LLM, CHATATC, based on a large historical data set of Ground Delay Program (GDP) issuances, spanning 2000-2023 and consisting of over 80,000 GDP implementations, revisions, and cancellations. We test the query and response capabilities of CHATATC, documenting successes (e.g., providing correct GDP rates, durations, and reason) and shortcomings (e.g,. superlative questions). We also detail the design of a graphical user interface for future users to interact and collaborate with the CHATATC conversational agent.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能(AI)と大規模言語モデル(LLM)は、ChatGPTのような公開ツールを通じて急速に普及している。
LLMの個人的および専門的な用途への採用は、ChatGPTなどのコンピュータアプリケーションと人間のユーザとの自然な相互作用と、強力な要約とテキスト生成能力によって促進される。
このような生成AIツールが広く使用されていることを踏まえ、この研究では、これらのツールが安全でないクリティカルで戦略的トラフィックフロー管理設定にどのようにデプロイできるかを調査します。
具体的には,2000～2023年の間,地上遅延プログラム(GDP)の大規模な歴史的データセットに基づいたLLM,CHATATCをトレーニングし,8万以上のGDP実装,リビジョン,キャンセルで構成されている。
私たちはCHATATCのクエリとレスポンス機能をテストし、成功(例えば、正しいGDP率、期間、理由を提供する)と欠点(例えば、最上級の質問)を文書化します。
また、将来のユーザがCHATATC対話エージェントと対話し、協力するためのグラフィカルユーザインタフェースの設計について詳述する。
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