การระบุระบบ (System Identification) เป็นกระบวนการที่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญในการตัดสินใจเลือกวิธีการที่เหมาะสมและการนำความรู้ทางฟิสิกส์มาประยุกต์ใช้ นักวิจัยจึงนำเสนอ ASPIRE ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ใช้ Large Language Model (LLM) ทำหน้าที่เป็นเอเจนต์ในการเลือกและดำเนินการระบุระบบสำหรับระบบที่ซับซ้อนและไม่เชิงเส้น (Nonlinear System Identification)
ระบบนี้สามารถสร้างแบบจำลองได้ทั้งในรูปแบบสถิตและไดนามิก โดยใช้ข้อมูลจากการวัดร่วมกับข้อกำหนดทางฟิสิกส์ที่ผู้ใช้ระบุในรูปแบบภาษาธรรมชาติ ASPIRE สามารถทำงานได้ทั้งแบบอัตโนมัติและแบบโต้ตอบ ซึ่งช่วยให้เอเจนต์สามารถซักถามข้อมูลเพิ่มเติมจากผู้ใช้หรือทำการวิเคราะห์ซ้ำได้ ผลการทดสอบกับระบบจริง 3 รูปแบบ ได้แก่ หุ่นยนต์เคลื่อนที่, ระบบการหมุนที่มีแรงเสียดทาน และถังหมักในห้องปฏิบัติการ พบว่าสามารถสร้างแบบจำลองที่แม่นยำได้ด้วยต้นทุนการรันที่ต่ำเพียงประมาณ 1-3 ดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อครั้ง
