論文の概要: Conversational AI for Rapid Scientific Prototyping: A Case Study on ESA's ELOPE Competition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04920v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 13:17:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.215496
• Title: Conversational AI for Rapid Scientific Prototyping: A Case Study on ESA's ELOPE Competition
• Title（参考訳）: 高速プロトタイピングのための会話型AI:ESAのELOPEコンペティションを事例として
• Authors: Nils Einecke,
• Abstract要約: 本稿では,ESAのELOPEコンペティションにおける高速プロトタイピングにChatGPTを用いたケーススタディを提案する。 遅れて加入したにもかかわらず、スコアは0.01282で2位に終わった。 ChatGPTは実行可能なコードだけでなく、アルゴリズムによる推論、データハンドリングルーチン、方法論的な提案にも貢献した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used as coding partners, yet their role in accelerating scientific discovery remains underexplored. This paper presents a case study of using ChatGPT for rapid prototyping in ESA's ELOPE (Event-based Lunar OPtical flow Egomotion estimation) competition. The competition required participants to process event camera data to estimate lunar lander trajectories. Despite joining late, we achieved second place with a score of 0.01282, highlighting the potential of human-AI collaboration in competitive scientific settings. ChatGPT contributed not only executable code but also algorithmic reasoning, data handling routines, and methodological suggestions, such as using fixed number of events instead of fixed time spans for windowing. At the same time, we observed limitations: the model often introduced unnecessary structural changes, gets confused by intermediate discussions about alternative ideas, occasionally produced critical errors and forgets important aspects in longer scientific discussions. By analyzing these strengths and shortcomings, we show how conversational AI can both accelerate development and support conceptual insight in scientific research. We argue that structured integration of LLMs into the scientific workflow can enhance rapid prototyping by proposing best practices for AI-assisted scientific work.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、コーディングパートナーとしてますます使われているが、科学的発見の加速における彼らの役割はいまだに解明されていない。 本稿では,ESA の ELOPE (Event-based Lunar OPtical Flow Egomotion Estimation) コンペティションにおける高速プロトタイピングに ChatGPT を用いたケーススタディを提案する。 この競技会では、参加者が月面着陸機の軌道を推定するためにイベントカメラのデータを処理する必要があった。 遅刻にもかかわらず、私たちは0.01282のスコアで2位を獲得し、競争力のある科学的環境での人間とAIのコラボレーションの可能性を強調しました。 ChatGPTは実行可能なコードだけでなく、アルゴリズムによる推論、データハンドリングルーチン、ウィンドウの固定時間スパンの代わりに固定回数のイベントを使用するといった方法論的な提案にも貢献した。 モデルは、しばしば不要な構造的変化を導入し、代替アイデアに関する中間的な議論によって混乱し、時には重要なエラーを発生させ、より長い科学的議論において重要な側面を忘れてしまう。 これらの強みと欠点を分析することで、会話型AIが開発を加速し、科学研究における概念的洞察をサポートすることができることを示す。 我々は,LLMの科学ワークフローへの構造化統合は,AI支援科学研究のベストプラクティスを提案することによって,迅速なプロトタイピングを促進することができると主張している。

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