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Cislunar Data Synthesis
宇宙天気を事前予測し、ユーザーが理解できる情報として提供することで、地球上の社会インフラと将来の月面活動を迅速に守る技術です。
概要
課題
宇宙インフラ依存と活動領域拡大により、宇宙天気対策が重要に。
アプローチ
AI、Computing、物理を組み合わせ、ニーズに合う総合予測を実現。
価値
航空、通信、電力、測位、月面活動の運用判断を支援。
技術ポイント
- 説明可能なAI：少数データを活用し、予測理由を提示。
- 放射線発生確率AI予測：「来るかどうか」を早期に見極める。
- 放射線回帰AI予測：「これからどうなるか」を時系列に予測。
- 物理×AI統合モデル：観測、数値計算、AIの連成シミュレーションで「いつから、どのぐらい」を予測。
運用判断への接続
過去事象との類似性に基づき、影響を具体的に示す説明可能な太陽放射線予測を目指します。新たなフレアやCMEの発生に応じて、放射線発生予測と類似事例提示を更新し、利用者が対策を取りやすい形で示します。
想定適用
航空経路変更 / 代替通信準備 / 火災・障害対応 / ドローン注意喚起 / 無人活動停止 / 有人活動退避
地球上では航空、通信、電力・鉄道、測位分野、月面上では無人・有人活動の安全確保を支援します。