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**Launch HN：Constellation Space（YC W26）** *人工衛星ミッション保証のためのAI*

2026/01/23 2:03

**Launch HN：Constellation Space（YC W26）** *人工衛星ミッション保証のためのAI*

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要約▶

Japanese Translation:

Summary

Constellation Spaceは、90％以上の精度で衛星リンク障害を発生前3〜5分に予測するAI駆動型システムを構築し、急速に拡大する低軌道（LEO）衛星ファミリーに対して従来の遅延があり反応的なSNR閾値モニタリングを置き換えることを目指しています。

このソリューションは、宇宙船テレメトリ、地上局、気象レーダー、スペースウェザー監視装置、およびIoT湿度センサーなど多様な情報源から毎秒約100 k件のメッセージを取り込みます。物理ベースのリンク予算計算（完全方程式、ITU大気標準、軌道伝搬）と数十億点にわたる複数軌道データで訓練された機械学習層を組み合わせています。フェデレーテッドラーニングにより各オペレーターはローカルモデルを訓練しながら、高レベルのパターンのみを共有でき、LEO Ka‑band、MEO、およびGEO運用間で転移学習が可能になり、生テレメトリを公開することなく実現します。

チームの過去の業績はStarlink（SpaceX）、Blue Origin の New Glenn、NASA の深宇宙通信に及びます。現在10 k機衛星を保有し、2030年までに70 k機以上が計画されているため、従来の反応型SNRアプローチはもはやスケーラブルではありません。

現時点でのテストパートナーには防衛および商業企業が含まれます。ダッシュボードはすでにリアルタイムリンクヘルス、60 s、180 s、および300 sの予測、根本原因分析を表示し、テレメトリ取り込み、予測、トポロジースナップショット、およびLLMチャットエンドポイント用APIも公開しています。残る課題は5分以上先までの精度向上、希少な極端ケースに対するラベル付き障害データの収集、およびオペレーター間のセキュリティ境界を越えたフェデレーテッドラーニングの調整です。

採用されれば、Ka‑band、MEO、およびGEOコンステレーションの運営者はスケーラブルなネットワークオペレーションセンター（NOC）を稼働させ、ダウンタイムを削減し、ミッション信頼性を向上させ、商業・政府ユーザー双方に対して安全でクラウド非依存のデプロイメントオプションから恩恵を受けることが可能になります。

本文

こんにちは、HN！

私たちは Kamran、Raaid、Laith、そして Omeed であり、Constellation Space（constellation‑io.com）に所属しています。

私たちが構築したもの

衛星リンクの障害を「発生する前」に予測する AI システムです。
ビデオウォークスルー: https://www.youtube.com/watch?v=069V9fADAtM

• 現在軌道上には 10,000 台以上の衛星が存在し、2030 年までに 70,000 台を超えると予測
• 従来のリアクティブ監視（SNR 閾値 → 手動リルート）はスケールできない

私たちの経験

企業役割フォーカス
SpaceXコンステレーションヘルスマネージャーStarlink
Blue Origin次世代テストインフラNew Glenn
NASA深宇宙通信–

同じ問題はどこでも発生していました。リンクが劣化したときにデータが失われるケースが多かったのです。

コア課題

衛星 RF リンクは数十個の相互作用する変数に依存します：

  • 軌道幾何 – 位置角度が常に変化
  • 対流圏減衰 – 湿度 → ITU‑R P.676 損失
  • 雨フェード – ITU‑R P.618（mm/h → Ka バンドでの dB）
  • 電離層スキャントレーション – 磁気計ネットワークからの KP インデックス
  • ネットワーク混雑 – これら全てに加えて

次数分先までリンクが維持できるかを予測する必要があります。

私たちの解決策

  1. データ取り込み – 衛星、地上局、気象レーダー、IoT 湿度センサー、宇宙天気モニターから 100 k メッセージ/秒
  2. 物理ベースモデル – リアルタイムリンクバジェット方程式、ITU 大気標準、軌道推進
  3. ML レイヤー – 複数軌道運用で取得した何十億点のデータを学習

フェデレーテッドラーニング

  • 運用者は生のテレメトリを非公開に保つ
  • 各コンステレーションがローカルモデルを訓練し、我々は高レベルパターンのみ集約
  • LEO Ka から MEO/GEO までの転移学習を実現

成果

視点正確率
3–5 分>90%

データ損失前にトラフィックをリルートするための十分な時間です。

デプロイと運用

  • 完全コンテナ化（Docker/Kubernetes）
  • オンプレミス（エアギャップ）、GovCloud（AWS GovCloud、Azure Government）、または商用クラウドへ展開可能
  • ダッシュボード：リアルタイムリンクヘルス、60/180/300 秒の予測、根本原因分析（雨フェード？衛星設定？混雑？）
  • API でテレメトリ取り込み、予測、トポロジースナップショット、LLM チャットエンドポイントを提供し、自然言語でのトラブルシューティングが可能

現在の課題

  1. 長期視点 – 5 分超えると正確率が低下
  2. ラベル付き障害データ – より稀なエッジケース例が必要
  3. フェデレーテッドオーケストレーション – 運用者間のセキュリティ境界で複雑

フィードバックを求めています

以下の経験をお持ちの方からご意見いただければ幸いです：

  • 衛星運用
  • RF リンクモデリング
  • 大規模時系列予測

何が不足しているか、また実際にプロダクション NOC 環境で本当に役立つためには何が必要かを教えてください。

技術的な質問にも喜んでお答えします！

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## Japanese Translation: --- ## Summary Pythonで実装されたオープンソースScheme実装「Bob」は、15周年を記念してネイティブWASMバイナリを生成するWebAssembly（WASM）コンパイラを追加しました。新しい `WasmCompiler` は解析済みのScheme式を直接WASMテキストに変換し、その後 wasm‑tools スイートでコンパイルされ、Node.js経由で実行されます。 コンパイラの核心は、Schemeプリミティブを実装する約1,000行のWASMコードから成ります： - **オブジェクト表現** – SchemeオブジェクトはWASM GC型にマッピングされます： - `$PAIR` 構造体は `car` と `cdr` を `(ref null eq)` 参照として保持します。 - `$BOOL` 構造体は単一の `i32`（0 = false、非ゼロ = true）を保持します。 - `$SYMBOL` 構造体は線形メモリ内でオフセットと長さを表す2つの `i32` を保存します。 - **数値** – 整数値は `i31` 型を使用してボックス化されていない整数を直接参照します。 - **シンボル** – シンボルは線形メモリに固定オフセット（例： `(data (i32.const 2048) "foo")`）で発行され、アドレス/長さペアで参照されます。 - **組み込み関数** – `write` 関数はWASMテキスト内で直接実装され、ホスト関数として `write_char` と `write_i32` の2つだけをインポートします。 Bobはすでにインタープリタ、コンパイラ、VM、およびカスタムマーク・アンド・スウィープGCを備えたC++ VMを提供しています。追加されたコンパイラは今後さらに進化する予定ですが、現在のwasmtime用Pythonバインディングは2023年10月に仕様に組み込まれたWASM GC提案をまだサポートしていないため、SchemeをWebAssembly上で完全にガベージコレクション実行することが制限されています。 それでもユーザーは今やSchemeを直接WebAssemblyとして実行できるようになり、クロスプラットフォームのデプロイメントとJavaScript/Node.js環境とのより緊密な統合の可能性が開かれます。

2026/01/23 2:41

**CSS の光学的錯覚**

## Japanese Translation: （すべての主要なポイントを統合したもの） > 記事は、マウスホバーに応じて反応するインタラクティブな CSS ベースの錯視デモの CodePen ギャラリーを提示しています。 > 各デモは、Poggendorff の歪んだ線（傾いた 2 つのグラデーションと `::before`/`::after` を使用）、誘導グラデーション効果、Cornsweet & White の色コントラストトリック（黒白格子に `mix-blend-mode` を適用）、リングおよびチェッカーボードパターン、重なり合う線の色球体、曲率盲点、Café Wall イルлю（3 本のグラデーションで平行線を斜めにする）、ペノース三角形やエビングハウス円、カニッツァ四角形など、古典的な視覚現象を示しています。 > ギャラリーには、エビングハウス錯視のアニメーション版、回転する「タワー」、色のファン、逆スピーク、モーションバインディング、メンツラインズ、ウォッリングカラーなども含まれ、ドット線の動きやコントラスト非同期、息を吸う四角形、トロックラー消失といった静的に動きを示唆するパターンも掲載されています。 > すべての効果は CSS グラデーション、疑似要素、`mix-blend-mode`、およびキーフレームアニメーションで実現され、微妙な背景やホバー変更がどれほど印象的な視覚トリックを生み出せるかを示しています。 > コレクションは Patrick Pester の「35 optical…」リストと Michael Bach の「154 Visual Phenomena & Optical Illusions」に触発されています。 > Medium と DEV に公開されており、著者は将来の追加や改良の可能性について読者にコメントを残すよう呼びかけています。 *この改訂された要約は、すべての主要なポイントを完全に反映し、推測を加えず、明確で簡潔に保っています。*