太空态势感知（SpaceSituationalAwareness，SSA）项目的核心是预测人造空间物体（ASO）的位置以及去向。
这个项目旨在成为使用ML改进SSA的experimentallab 和 playground，并提供一个端到端管道以：
USSTRATCOMSpaceTrackAPI提供的关于低地轨道上ASO的ETL轨道数据。根据物理模型进行轨道预测。训练并使用机器学习模型来学习基于物理学的轨道预测模型中的误差。快速执行轨道预测的时空搜索，以基于参数化查询来识别合取。可视化可能发生conjunctions的时间和地点。SSA解决方案当前由两个组件组成：
轨道预测：该轨道预测组件将物理学和机器学习模型结合起来，以预测ASO的未来路径。联合搜索：该联合搜索组件根据用户提供的搜索参数，对未来的轨道预测进行梳理，以确定两个ASOs何时何地可能相互接近。可以通过以下网址访问SSA解决方案演示：https://spaceorbits.net/
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