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When control meets large language models: From words to dynamics

Dieser Beitrag untersucht die bidirektionale Beziehung zwischen großen Sprachmodellen und der Regelungstheorie, indem er analysiert, wie LLMs die Auslegung von Reglern und Forschungsabläufe verbessern, während gleichzeitig regelungstechnische Prinzipien angewendet werden, um das Verhalten von LLMs als dynamische Systeme zu optimieren, zu alignen und zu stabilisieren.

Ursprüngliche Autoren: Komeil Nosrati, Aleksei Tepljakov, Juri Belikov, Eduard Petlenkov

Veröffentlicht 2026-05-21

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CC BY 4.0

Ursprüngliche Autoren: Komeil Nosrati, Aleksei Tepljakov, Juri Belikov, Eduard Petlenkov

Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen

Das große Ganze: Eine zweispurige Straße

Stellen Sie sich eine belebte Kreuzung vor, an der sich zwei völlig unterschiedliche Welten begegnen: die Regelungstechnik (die Wissenschaft, Dinge stabil zu halten, wie etwa die Tempomat-Funktion in einem Auto oder ein Thermostat in einem Haus) und Large Language Models (LLMs) (die KI-Chatbots, die schreiben, programmieren und chatten).

Das Paper argumentiert, dass dies nicht nur eine Einbahnstraße ist. Es handelt sich um eine wechselseitige Beziehung:

LLMs helfen der Regelungstechnik: Die KI fungiert wie ein überaus kluger Assistent-Ingenieur und hilft Menschen dabei, bessere Regler zu entwerfen.
Regelungstechnik hilft LLMs: Die Prinzipien der technischen Regelung werden genutzt, um die KI zu „steuern", damit sie nicht vom Kurs abkommt oder gefährliche Dinge sagt.

Teil 1: Wie LLMs Ingenieuren helfen (Der „Super-Assistent")

Stellen Sie sich einen Regelungstechniker als einen Piloten vor, der versucht, ein komplexes Flugzeug zu fliegen. Normalerweise muss er alle Mathematik selbst durchführen, Handbücher prüfen und Einstellungen manuell justieren. LLMs treten nun ein, um auf zwei Arten zu helfen:

1. Der indirekte Helfer (Der Forschungsassistent)
Stellen Sie sich vor, Sie schreiben eine Abschlussarbeit. Sie müssen hunderte von Papers lesen, unordentliche Daten bereinigen und Berichte verfassen.

Was das Paper sagt: LLMs können wie ein unermüdlicher Forschungsassistent agieren. Sie können alte Papers zusammenfassen, unordentliche Daten organisieren und sogar den Code für Simulationen schreiben.
Die Analogie: Es ist, als hätte man einen jungen Praktikanten, der in Sekunden eine Bibliothek voller Bücher lesen und Ihnen eine perfekt organisierte Zusammenfassung übergeben kann, sodass sich der leitende Ingenieur auf die großen Ideen konzentrieren kann.

2. Der direkte Helfer (Der Co-Pilot)
Manchmal fasst die KI nicht nur zusammen; sie hilft tatsächlich beim Entwurf des Systems.

Was das Paper sagt: LLMs können spezifische Zahlen für einen Regler vorschlagen (wie stark eine Bremse sein sollte) oder beim Entwurf des Pfades eines Roboters helfen. Sie können sogar „Was-wäre-wenn"-Szenarien in einer Computersimulation durchspielen, um zu sehen, ob ein Entwurf vor dem Bau crashen wird.
Die Analogie: Dies ist wie ein Co-Pilot, der nicht nur die Karte hält, sondern tatsächlich die Steuerung übernimmt, um eine sanftere Route vorzuschlagen oder die motoreinstellungen basierend auf dem Wetter anzupassen. Das Paper stellt fest, dass sie zwar gut darin sind, aber dennoch ein Mensch ihre Arbeit doppelt überprüfen muss, da sie manchmal „Halluzinationen" (selbstbewusste, aber falsche Vermutungen) machen können.

Teil 2: Wie die Regelungstechnik LLMs hilft (Das „Lenkrad")

Jetzt drehen wir den Spieß um. LLMs sind mächtig, aber sie können unberechenbar sein. Sie könnten etwas Unhöfliches sagen, lügen oder vom Thema abschweifen. Die Regelungstechnik liefert die Werkzeuge, um sie auf Kurs zu halten.

Das Paper beschreibt drei Hauptwege, um die KI zu „steuern":

1. Das Gehirn bearbeiten (Modell-Editing)

Die Analogie: Stellen Sie sich die KI als eine Person vor. Wenn sie eine schlechte Angewohnheit hat, könnten Sie versuchen, ihr Gehirn umzukabeln, damit sie damit aufhört.
Was das Paper sagt: Dies beinhaltet das dauerhafte Ändern der internen „Gewichte" (des Gedächtnisses) der KI, um spezifische Fehler zu beheben. Es ist wie eine dauerhafte Operation, um die KI dazu zu bringen, über eine bestimmte Tatsache die Wahrheit zu sagen.

2. Die Knöpfe drücken (Aktivierungs-Engineering)

Die Analogie: Stellen Sie sich die KI als ein Auto vor, und Sie haben eine Fernbedienung. Sie ändern nicht den Motor; Sie drücken einfach einen Knopf, um das Auto während der Fahrt leicht nach links oder rechts zu schieben.
Was das Paper sagt: Anstatt das Gehirn zu verändern, justieren Sie die internen Gedanken der KI während sie denkt. Wenn die KI wütend wird, injizieren Sie ein winziges „ruhiges" Signal, um sie zurück zur Höflichkeit zu lenken. Es ist vorübergehend, aber sehr schnell.

3. Bessere Prompts schreiben (Input-Optimierung)

Die Analogie: Dies ist, als würden Sie der KI vor dem Start eine sehr spezifische Reihe von Anweisungen geben. „Bleiben Sie in der Spur, fahren Sie nicht zu schnell und achten Sie auf Stoppschilder."
Was das Paper sagt: Indem wir die Fragen oder Prompts, die wir der KI geben, sorgfältig gestalten, können wir ihr Verhalten lenken, ohne ihren Code zu berühren. Das Paper betrachtet dies wie ein „Feed-forward"-Regelungssystem – den Kurs wird festgelegt, bevor die Reise beginnt.

Die neue „LiSeCo"-Methode:
Das Paper hebt eine neue, ausgefeilte Methode namens LiSeCo hervor. Stellen Sie sich dies als einen intelligenten Tempomat für die Gedanken der KI vor. Er überprüft ständig, ob die KI in „unsicheres" Terrain abdriftet (wie Unhöflichkeit oder Lügen), und wendet automatisch eine winzige Korrektur an, um sie auf dem sicheren Pfad zu halten, und das alles, während die KI Text generiert.

Teil 3: Die KI als Maschine (Die „Zustandsraum"-Sicht)

Dies ist der technischste Teil des Papers, einfach erklärt:

Die Idee: Traditionell betrachteten wir KI nur als Textgenerator. Aber das Paper sagt: „Warten Sie, lassen Sie uns die KI als eine Maschine mit beweglichen Teilen betrachten."
Die Analogie: Stellen Sie sich vor, die KI ist nicht nur eine magische Box, die Wörter ausspuckt. Stellen Sie sich vor, es ist ein riesiger, komplexer Uhrwerksmechanismus. Jedes Wort, das sie sagt, bewegt ein Zahnrad im Inneren.
Die Mamba-Verbindung: Das Paper diskutiert eine neue Art von KI-Architektur namens Mamba. Stellen Sie sich Mamba als einen neuen, effizienteren Motor für diese Uhren vor. Im Gegensatz zu älteren Motoren (Transformern), die langsam und schwerfällig werden, je länger die Geschichte wird, ist Mamba wie ein leichter, hochgeschwindigkeitsfähiger Motor, der den Anfang der Geschichte genauso gut im Gedächtnis behält wie das Ende, ohne müde zu werden.
Warum es wichtig ist: Weil wir diese KI-Motoren nun als „Maschinen" betrachten können, können wir die Mathematik der Regelungstechnik nutzen (wie das Prüfen, ob ein Auto stabil ist oder ob eine Brücke halten wird), um die KI zu analysieren. Wir können fragen: „Ist der interne Zustand dieser KI stabil?" oder „Können wir steuern, wohin sie geht?"

Teil 4: Die Herausforderungen (Die „Hindernisse")

Das Paper ist optimistisch, aber realistisch. Es listet mehrere Hürden auf:

Vertrauensprobleme: Wenn eine KI einen Regler für ein Kernkraftwerk oder ein autonomes Fahrzeug entwirft und die KI einen Fehler macht, ist das gefährlich. Wir können ihr noch nicht blind vertrauen.
Die „Black Box": Selbst mit diesen neuen Methoden ist es immer noch schwer zu wissen, genau warum die KI eine Entscheidung getroffen hat. Es ist wie der Versuch, eine Uhr zu reparieren, ohne die Zahnräder sehen zu können.
Realwelt vs. Simulation: Die meisten Tests finden in Computersimulationen statt (wie in einem Videospiel). Das Paper warnt, dass reale Physik (Wind, Reibung, defekte Sensoren) viel schwieriger zu bewältigen ist als ein Videospiel.
Die „Drift": KI-Modelle können ihr Verhalten im Laufe der Zeit langsam ändern oder durch lange Gespräche verwirrt werden. Wir brauchen bessere „Leitplanken", um zu verhindern, dass sie vom Kurs abdriften.

Das Fazit

Das Paper kommt zu dem Schluss, dass Regelungstechnik und KI die besten Freunde sind.

KI gibt Ingenieuren ein übermächtiges Werkzeug, um bessere Systeme zu entwerfen.
Regelungstechnik gibt Ingenieuren die Mathematik und Werkzeuge, um die KI sicher, stabil und vertrauenswürdig zu halten.

Das Ziel ist es, KI-Systeme zu bauen, die so zuverlässig und sicher sind wie die elektromechanischen Maschinen (wie Aufzüge oder Flugzeuge), denen wir bereits unser Leben anvertrauen. Wir bewegen uns von einer Zeit, in der KI nur Wörter „rät", hin zu einer Zeit, in der wir mathematisch garantieren können, dass sie sich so verhält, wie wir es wollen.

Technische Zusammenfassung: Wenn Regelungstechnik auf Large Language Models trifft: Von Wörtern zu Dynamik

1. Problemstellung

Die rasante Entwicklung von Large Language Models (LLMs) hat sie zu leistungsfähigen Werkzeugen für Ingenieurwesen und Entscheidungsunterstützung etabliert. Dieser Fortschritt stellt jedoch eine doppelte Herausforderung dar: LLMs werden zunehmend zum Entwurf und zur Steuerung komplexer Systeme eingesetzt, fungieren gleichzeitig aber selbst als komplexe dynamische Systeme, deren Verhalten geregelt werden muss. Derzeit ist die Schnittstelle zwischen LLMs und Regelungstheorie fragmentiert und es fehlt ein einheitliches Rahmenwerk, um die reziproke Beziehung zwischen beiden zu adressieren. Insbesondere besteht ein Bedarf zu verstehen, wie LLMs Regelungsingenieur-Arbeitsabläufe und Entwurfsprozesse unterstützen können, während gleichzeitig zu bestimmen ist, wie regelungstheoretische Prinzipien angewendet werden können, um das Verhalten von LLMs zu steuern, Sicherheit zu gewährleisten und ihre interne Dynamik als Zustandsraum-Systeme zu analysieren.

2. Methodik

Die Arbeit verwendet ein konzeptionelles und analytisches Rahmenwerk, um das bidirektionale Kontinuum zwischen LLMs und Regelungstheorie abzubilden. Die Methodik ist um drei Hauptparadigmen strukturiert:

LLM für Regelung: Analyse, wie LLMs die Regelungstechnik unterstützen, sowohl durch indirekte Arbeitsablauf-Verstärkung (z. B. Literatursynthese, Code-Gerüstbau) als auch durch direkte technische Intervention (z. B. Reglersynthese, Parameterschätzung, symbolisches Schließen). Die Arbeit kategorisiert diese Interaktionen nach Prompting-Strategien (Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought) und architektonischen Rollen (Agenten, Optimierer).
Regelung für LLM: Untersuchung von Methoden zur Regulierung von LLM-Ausgaben unter Verwendung regelungstheoretischer Konzepte. Dies beinhaltet die Behandlung von LLMs als diskrete stochastische dynamische Systeme, wobei Eingaben als Steuersignale fungieren. Die Arbeit untersucht drei Steuerungsstrategien:
- Modell-Editing: Modifikation von Parametern ( $\theta$ ), um spezifisches Verhalten durchzusetzen, während die Lokalität erhalten bleibt.
- Aktivierungs-Engineering: Einspeisung von Steuersignalen in verborgene Zustände während der Inferenz, um Stil oder Sentiment zu lenken, ohne Parameter zu verändern.
- Prompt-Engineering (Input-Optimierung): Behandlung von Prompts als offene Vorsteuer-Eingaben (open-loop feedforward control inputs), um die Zustandsbahn zu formen.
- Formale Regelung: Anwendung von Konzepten wie Linear Semantic Control (LiSeCo) zur Berechnung optimaler Eingriffe im latenten Raum mit nachweisbaren Garantien.
Regelung mit LLM (Dynamik-Analyse): Modellierung von LLMs selbst als dynamische Systeme. Die Arbeit kontrastiert traditionelle Transformer-Architekturen mit Strukturierten Zustandsraum-Modellen (SSMs), insbesondere der Mamba-Familie. Sie analysiert diese Modelle durch die Linse von Steuerbarkeit, Beobachtbarkeit und Stabilität und nutzt kanonische Formen (Steuerbare Kanonische Form, Beobachtbare Kanonische Form), um interne Zustandsdynamiken zu interpretieren.

3. Hauptbeiträge

Die Arbeit leistet folgende spezifische Beiträge:

Historische Synthese: Sie verfolgt die Evolution der Synergie zwischen KI und Regelungstechnik von früher Kybernetik und dem Stanford Cart bis hin zu modernem Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) und Transformer-basierten Architekturen und hebt die Konvergenz von Rückkopplungsschleifen in beiden Feldern hervor.
Kategorisierung von Interaktionen: Die Autoren schlagen eine strukturierte Karte (Abb. 2) vor, die die Schnittstelle LLM-Regelung in drei Paradigmen unterteilt:
- Indirekte Unterstützung: LLMs, die Forschungsarbeitsabläufe verstärken (Automatisierungslevel 0–2).
- Direkte Unterstützung: LLMs, die am Reglerentwurf, an der Einstellung (offline und online), an der Optimierung (MPC-ähnliche Planung) und am symbolischen Schließen (z. B. Entdeckung von Lyapunov-Funktionen) teilnehmen.
- Regelung von LLMs: Verwendung von Regelungskonzepten zur Lenkung von LLM-Trajektorien durch Parameter-Editing, Aktivierungs-Engineering und Input-Optimierung.
- Interne Dynamik: Analyse von LLMs als SSMs zur Bewertung von Steuerbarkeit und Stabilität.
Analyse von SSMs und Mamba: Die Arbeit detailliert, wie Mamba- und Mamba-2-Architekturen eingangsabhängige Selektionsmechanismen (S-SSMs) integrieren, die lineare zeitinvariante (LTI) Systeme in lineare zeitvariante (LTV) Systeme transformieren. Sie zeigt auf, wie die Durchsetzung von Steuerbarkeits-, Beobachtbarkeits- und Stabilitätsbedingungen (z. B. durch negative Skalierung der Diagonalelemente in der Matrix $A$ ) die Robustheit und Interpretierbarkeit dieser Modelle verbessern kann.
Identifikation von Herausforderungen: Die Autoren identifizieren systematisch Grenzen der aktuellen Forschung, darunter:
- Für LLMs in der Regelung: Mangel an empirischen Belegen für Verbesserungen von Arbeitsabläufen, Abhängigkeit von engen Benchmarks, Prompt-Sensitivität und begrenzte physikalische Verankerung.
- Für die Regelung von LLMs: Die Schwierigkeit, die Stärke von Eingriffen zu kalibrieren, fehlende formale Sicherheitsgarantien für Aufgaben mit langem Zeithorizont und die Kluft zwischen theoretischer Steuerbarkeit und emergenten Verhaltensweisen.
- Für die Dynamik-Analyse: Die Komplexität latenter Dynamiken in SSMs und der Mangel an Interpretierbarkeit im Vergleich zu auf Aufmerksamkeit basierenden Modellen.

4. Ergebnisse und Erkenntnisse

Die Arbeit präsentiert Erkenntnisse auf Basis einer Überprüfung bestehender Literatur und theoretischer Analyse anstatt neuer experimenteller Datengenerierung:

Arbeitsablauf-Verstärkung: LLMs können Forschungsaufgaben strukturieren, vom einfachen Argumentaufbau (Level 0) bis hin zur autonomen mehrstufigen Orchestrierung (Level 2), wobei aktuelle Anwendungen weitgehend illustrativ sind.
Reglerentwurf: Rahmenwerke wie ControlAgent und AgenticControl zeigen, dass LLMs nahezu perfekte Erfolgsquoten bei der Einstellung von PID-Reglern für lineare zeitinvariante (LTI) Systeme unter Verwendung iterativer, in-the-loop-Rückkopplung erreichen können. Die Leistung verschlechtert sich jedoch, wenn sie auf nichtlineare oder hochdimensionale Systeme ohne explizite physikalische Verankerung angewendet werden.
Symbolisches Schließen: LLMs haben sich vielversprechend bei der Entdeckung globaler Lyapunov-Funktionen und der Übersetzung natürlichsprachlicher Spezifikationen in Regelgesetze erwiesen, haben jedoch Schwierigkeiten mit offenen kombinatorischen Problemen.
Steuerungsmechanismen: Methoden wie LiSeCo bieten nachweisbare Garantien für die Lenkung von LLM-Trajektorien in sichere semantische Bereiche durch die Lösung von Optimierungsproblemen mit Nebenbedingungen auf Aktivierungen. Diese Methoden erfordern derzeit jedoch ein Offline-Training von Proben und sind auf vordefinierte Attributbereiche beschränkt.
SSM-Dynamik: Die Analyse von Mamba-Architekturen zeigt, dass ihre eingangsabhängigen Selektionsmechanismen eine inhaltsbewusste Modellierung ermöglichen und effektiv die Lücke zwischen der Effizienz von RNNs und der kontexterfassenden Fähigkeit von Transformern überbrücken. Die Durchsetzung kanonischer Formen in diesen Modellen verbessert deren Stabilitäts- und Steuerbarkeitseigenschaften.

5. Bedeutung und Ausblick

Die Arbeit argumentiert, dass die Konvergenz von LLMs und Regelungstechnik für die Entwicklung vertrauenswürdiger, robuster und interpretierbarer KI-Systeme unerlässlich ist. Ihre Bedeutung liegt in:

Bereitstellung eines einheitlichen Rahmenwerks: Sie geht über fragmentierte Anwendungen hinaus und bietet eine strukturierte „Verbindungskarte", die klärt, wie Regelungstheorie LLMs regulieren kann und wie LLMs den Regelungsdesignprozess verbessern können.
Überbrückung von Theorie und Praxis: Indem sie LLMs als dynamische Systeme modelliert, schlägt die Arbeit vor, dass Konzepte wie Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit nicht nur theoretische Abstraktionen, sondern praktische Werkzeuge zur Analyse und Sicherstellung der Sicherheit von KI-Verhalten sind.
Leitung zukünftiger Forschung: Die Autoren skizzieren kritische zukünftige Richtungen, einschließlich des Bedarfs an:
- Empirischer Validierung: Systematische Studien zur Quantifizierung des Einflusses von LLMs auf die Qualität der Regelungsforschung und den Einsatz in der realen Welt.
- Robustheit und Sicherheit: Entwicklung von Methoden für die Planung mit langem Zeithorizont, dem Umgang mit Unsicherheiten und der Sicherstellung der Sicherheit in sicherheitskritischen Anwendungen (z. B. Robotik, Stromnetze).
- Interpretierbarkeit: Schaffung regelungstheoretischer Abstraktionen für SSM-basierte Modelle, um ihre internen Entscheidungsprozesse transparent zu machen.
- Neudefinition von Regelung: Die Frage, ob traditionelle permanente Regelung der einzige Weg ist, wobei vorgeschlagen wird, dass „vertrauensbasierte Ausrichtung" und kooperative Absicht für zunehmend autonome Systeme notwendig sein könnten.

Die Arbeit schließt, dass zwar erhebliche Fortschritte erzielt wurden, das Feld sich jedoch noch in den Kinderschuhen befindet. Die Erreichung von KI-Systemen, die so vertrauenswürdig und robust sind wie ihre elektromechanischen Gegenstücke, erfordert interdisziplinäre Bemühungen zur Integration dynamischer Modellierung, Regelungstheorie und LLM-Fähigkeiten.