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FactCircuit는 불변 출처와 단계별 검증, 제한된 검색, 재현 가능한 평가를 제공하는 감사 가능한 주장·증거 검증 루프입니다
AI 에이전트를 위한 경량 Postgres, Rust로 구현, 하나의 런타임에서 수천 개의 격리된 데이터베이스 제공
그래프 엔진으로 컨텍스트를 조립하고, 객체 저장소 기반에서 에이전트가 코드처럼 그래프 데이터를 분기·타입·검토·병합·감사·거버넌스합니다
SeekStorm – 러스트 기반 벡터·전체 텍스트 검색, 임베드 라이브러리·자체 서버·클라우드 서비스 중 선택 가능
대규모 언어 모델을 위한 확장 가능한 데이터 전처리·정제 툴킷
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1분 만에 확인하기Machine-learned vetting for the Minor Planet Center's NEO Confirmation Page: for every candidate awaiting confirmation, predict the probability it's a real near-Earth object vs. a false positive (artifact, satellite, star, or main-belt asteroid), so the volunteer follow-up network stops spending scarce telescope time on junk.
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Machine-learned vetting for the Minor Planet Center's NEO Confirmation Page:
for every candidate awaiting confirmation, predict the probability it's a real
near-Earth object vs. a false positive (artifact, satellite, star, or main-belt
asteroid), so the volunteer follow-up network stops spending scarce telescope
time on junk. Only ~50% of NEOCP candidates are real NEOs today; in the
Rubin/LSST era that drops to ~8%.README 전문 보기 ↗** Now has 2 other capabilities. Go to https://spacesift.vercel.app to see **
Machine-learned vetting for the Minor Planet Center's NEO Confirmation Page: for every candidate awaiting confirmation, predict the probability it's a real near-Earth object vs. a false positive (artifact, satellite, star, or main-belt asteroid), so the volunteer follow-up network stops spending scarce telescope time on junk. Only ~50% of NEOCP candidates are real NEOs today; in the Rubin/LSST era that drops to ~8%.
Benchmark to beat (A&A 2025): exclude >80% of non-NEOs while losing ≤1% of real NEOs. Current status and honest numbers: see PIPELINE.md.
src/capture_neocp.py, runs 2×/day): snapshots the live NEOCP
feed, saves each new object's astrometric tracklet while it is still
public (MPC deletes them on removal — the dataset cannot be backfilled),
and records outcomes from the Previous-NEOCP page. data/capture/ is the
accumulating labeled archive.src/features.py): the 26 digest2 sub-scores (13 orbit
classes × raw/noid) + tracklet geometry the published benchmark ignored
(sky-motion rate, ecliptic latitude, solar elongation, observatory code…).src/train.py --with-backfill): LightGBM, time-based
split, metrics reported at 99% NEO recall. Includes a guard against
provenance leakage between captured and backfilled rows.src/predict.py, src/make_dashboard.py): ranked
outputs/daily_vetting.csv + a live dashboard (outputs/dashboard.html)
with an extrapolated-position sky map.Plus an image track (src/fetch_css_bulk.py, src/motion_baseline.py,
src/train_cnn.py): real-vs-artifact classification on Catalina Sky Survey
4-frame detection sequences from Zooniverse's Daily Minor Planet project.
pip install numpy scikit-learn lightgbm pillow # + torch for the CNN
git clone https://github.com/Smithsonian/digest2 # see PIPELINE.md for build notes
Full runbook, environment gotchas, and current results: PIPELINE.md.
Original research plan: Planetary Defense v1 — Project Plan.md.
Data credits: Minor Planet Center (NEOCP, MPECs, observations API), Catalina Sky Survey / Zooniverse Daily Minor Planet. Please cite the MPC when using their data and poll politely.
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