人工知能利用基盤技術｜第三研究ユニット(旧 情報・計算工学センター)

超高層空間（高度 90km 〜 800km と定義）の利用拡大のため、軌道予測を対象とした“天気予報”実現に向けた研究を行っています。 LEO軌道予測で最大の不確かさとされる“大気密度”予測の高精度化を目指しています。 LEO軌道予測精度の向上には、わずかな大気から受ける抵抗（大気抵抗加速度）を高精度に予測することが極めて重要です。そこで、本研究チームでは２つのアプローチ（データ駆動、モデル／データ融合）を用い高精度化に取組んでいます。 ① データ駆動（低頻度・局所的な大気密度予測・推定） これまで蓄積されてきた宇宙環境情報と宇宙飛翔体の軌道情報を用い、機械学習技術を導入し大気抵抗加速度の予測モデルを創り出すことにより、不確かさを有する大気密度モデルを用いず宇宙機飛翔体の軌道推移を高精度化する技術開発を目指しています。現在、多くの宇宙飛翔体は、地上からの観測により、ある一定の間隔で軌道決定