挑战
瓶颈是智能决策，而非推进力
小行星资源利用受限于决策不确定性。
每次侦察或采矿任务代表着1亿至100亿美元的资本风险。然而目标选择仍依赖于稀疏观测、人工专家判断和启发式假设。
高任务失败风险
资源丰度、可提取性和工具-环境兼容性仍然难以量化
系统过度设计
不确定性导致保守设计，增加质量、成本和复杂性
资本效率低下
投资决策由不确定性而非物理和数据驱动
小行星资源利用受限于决策不确定性。
每次侦察或采矿任务代表着1亿至100亿美元的资本风险。然而目标选择仍依赖于稀疏观测、人工专家判断和启发式假设。
资源丰度、可提取性和工具-环境兼容性仍然难以量化
不确定性导致保守设计，增加质量、成本和复杂性
投资决策由不确定性而非物理和数据驱动
使用多任务行星数据集标注小行星资源——挥发物、金属、表土特性
通过将资源特性与工具和任务约束相结合，建模提取效率
精确量化技术风险、产出不确定性和操作可行性
为目标选择、任务设计和硬件权衡提供可解释的推荐
"我们首先帮助他人用正确的工具开采正确的小行星。"
基于真实行星数据训练——来自实际太空任务的光谱、热、雷达、形状、动力学和样本返回数据集
将表面特性与提取性能相连接的机器学习模型，植根于工程现实
为稀疏、有偏差的观测环境设计的模型——量化我们知道什么和不知道什么
与新太空任务的反馈循环不断提高模型精度和覆盖范围
小行星采矿和太空资源利用的全部潜力
可返回地球的高价值小行星商品——供应受限的金属和战略工业元素
太空制造和资源开采初创企业
物流和轨道服务提供商
国家太空计划和国防机构
平台访问权限，提供持续的智能和决策支持
每个项目的高价值咨询和定制智能服务
通过专有标签、模型和任务反馈建立长期竞争优势
这种专业知识无法被纯硬件团队事后组建。
19年以上行星科学和NASA任务经验。天文学博士。资深数据科学家，在小行星表征方面具有深厚专业知识。
由国际小行星科学家和工程师社区的行星科学、空间系统和数据科学高级顾问网络支持。
富含铂族金属的近地天体
优化发射窗口和轨道
光谱分析和热成像
超越地球轨道的资源开采
支持载人探索任务
18-24个月运营资金以实现：