惑星データを宇宙産業向けの実行可能な資源とミッション決定に変換
小惑星資源の利用は意思決定の不確実性によって制限されている。
偵察または採掘ミッションは1億～100億ドルの資本リスクを表す。それでもターゲット選択は、まばらな観測、手動の専門家判断、ヒューリスティックな仮定に依存している。
資源の豊富さ、採掘可能性、ツールと環境の互換性はまだ十分に定量化されていない
不確実性が質量、コスト、複雑さを増加させる保守的な設計を促進
物理学とデータではなく不確実性によって投資決定が行われている
マルチミッション惑星データセットを使用して、小惑星資源—揮発性物質、金属、レゴリス特性—をラベル付け
資源特性とツール・ミッション制約を結合して採掘効率をモデル化
技術リスク、収率不確実性、運用可能性を精度高く定量化
ターゲット選択、ミッション設計、ハードウェアトレードオフに対する説明可能な推奨を提供
「私たちはまず、適切なツールで適切な小惑星を採掘できるようにします。」
実際の宇宙ミッションからのスペクトル、熱、レーダー、形状、動的、サンプルリターンデータセットで訓練
表面特性と採掘性能を結びつける機械学習モデル、エンジニアリングの現実に根ざしている
まばらで偏った観測レジーム向けに設計されたモデル—何を知っていて何を知らないかを定量化
新しい宇宙ミッションとのフィードバックループがモデルの精度とカバレッジを継続的に改善
小惑星採掘と宇宙資源利用の全ポテンシャル
地球帰還可能な高価値小惑星商品—供給制約された金属と戦略的産業元素
宇宙製造および資源採掘スタートアップ
物流および軌道サービスプロバイダー
国家宇宙プログラムおよび防衛機関
継続的なインテリジェンスと意思決定支援のためのプラットフォームアクセス
プログラムごとの高価値コンサルティングとカスタムインテリジェンスエンゲージメント
独自ラベル、モデル、ミッションフィードバックによる長期的競争優位性
この専門知識は、ハードウェアのみのチームが後から組み立てることはできません。
19年以上の惑星科学とNASAミッション経験。天文学博士。小惑星特性評価に深い専門知識を持つシニアデータサイエンティスト。
国際的な小惑星科学者・エンジニアコミュニティの惑星科学、宇宙システム、データサイエンスにわたるシニアコンサルタントネットワークによってサポート。
白金族金属が豊富な地球近傍天体
打ち上げウィンドウと軌道の最適化
スペクトル分析と熱画像
地球軌道を超えた資源採掘
有人探査ミッションのサポート
18～24ヶ月のランウェイで達成：