MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Der Münchner Raumfahrt-Sicherheits-Startup Project-S ist aus dem Stealth-Modus zurück. Das Unternehmen bereitet die erste In-Orbit-Demonstration seines aktiven Radars vor, das nach Angaben der Planer über eine SpaceX-Transporter-Rideshare-Mission im nächsten Monat starten soll. Gleichzeitig wurde ein mehrjähriger Finanzierungsimpuls bekannt: eine Multi-Millionen-Euro-Runde, angeführt von Uni.Fund II, ergänzt durch nicht-dilutive Unterstützung aus Deutschland sowie ESA-nahen Innovationsprogrammen. Im Fokus stehen kleinere Orbitalobjekte, deren Bahnen bisher schwerer zu verfolgen sind.

Projekt-S startet aus dem Stealth: KI-gestützte Radar-Sensorik für Orbit-Sicherheit
Projekt-S startet aus dem Stealth: KI-gestützte Radar-Sensorik für Orbit-Sicherheit (Foto: IT BOLTWISE)
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Die Raumlageüberwachung entwickelt sich gerade vom „Good-to-have“ zum echten Betriebskapital: Wer heute Satelliten plant, braucht nicht nur Bahndaten, sondern auch verlässliche Aussagen über Kollisionen in der Zukunft. Genau dort setzt der Münchner Startup Project-S an, der sich nach eigenen Angaben aus dem Stealth-Modus gelöst hat. Das Unternehmen will eine kompakte, satellitengestützte Lösung für aktives Radar demonstrieren, um in der Umlaufbahn auch kleinere Objekte zuverlässig zu erkennen und ihre Flugbahnen zu modellieren. Damit verschiebt sich das Problem in Richtung datengetriebene Entscheidungslogik an der Schnittstelle zwischen Sensorik, Bahnberechnung und Betriebsführung.

Für die Marktreife ist entscheidend, dass es nicht bei einer reinen Softwareidee bleibt. Project-S beschreibt seine Hardware-Strategie als „space-based active radar“: aktive Sensoren, die unabhängig von externen Beleuchtungsbedingungen Objekte anpeilen und detektieren. Im Orbit zählt dabei vor allem, wie stabil die Erfassung über Zeit erfolgt und wie gut sich aus Messpunkten eine konsistente Trajektorie ableiten lässt. Die Software-Schicht wird bei Project-S als „AI-enabled orbital-intelligence“ positioniert, die Trajektorien modelliert, Kollisionsrisiken abschätzt und Betreibern Informationen liefert, die sie für Ausweichentscheidungen nutzen können. In der Praxis bedeutet das: Die KI soll nicht nur klassifizieren, sondern aus wiederholten Beobachtungen Prognosen ableiten, die zur operativen Planung taugen.

Project-S adressiert dabei explizit einen Segmentierungsengpass, der in den veröffentlichten Umwelt- und Bestandszahlen der ESA sichtbar wird. Im „Space Environment Report“ vom April schätzt die ESA rund 54.000 Objekte über 10 Zentimetern, etwa 1,2 Millionen zwischen 1 und 10 Zentimetern und rund 120 Millionen zwischen 1 Millimeter und 1 Zentimeter. Besonders hervorgehoben wird im Projekt-S-Vorhaben die Größenklasse von 1 bis 10 Zentimetern, weil diese Objekte einerseits schwer nachzuverfolgen sind und andererseits groß genug sein können, um bei einer Kollision erhebliche Schäden zu verursachen. Diese Kombination ist technisch anspruchsvoll: Radar muss hier ein Gleichgewicht aus Reichweite, Auflösung und Signalverarbeitung finden, während die Software aus Messrauschen und Mehrdeutigkeiten belastbare Bahn-Szenarien erzeugen muss.

Mit der angekündigten ersten In-Orbit-Demonstration nächsten Monat verknüpft Project-S den Schritt von der Labor- und Testumgebung in den Echtbetrieb. Der Start soll laut Projektplan im Rahmen einer SpaceX Transporter-Rideshare-Mission erfolgen; eine weitergehende Timeline, ab wann das „größere System“ operativ verfügbar sein soll, nannte das Startup allerdings nicht. Für den Markt ist gerade diese Lücke relevant: In der Satellitenbranche zählt der Pfad von „funktioniert im Orbit-Test“ zu „wird in der Betriebsroutine genutzt“ meist genauso wie die Hardware selbst. Denn erst die wiederholbare Integration in Prozessketten – vom Datenabruf über die Bahnauswertung bis zur Entscheidungsfreigabe – macht aus Sensorik echtes Risikomanagement.

Auch die Finanzierung zeigt den Druck auf Geschwindigkeit. Project-S nennt als Basis eine Multi-Millionen-Euro-Beteiligung, die durch eine Runde angeführt von Uni.Fund II geschlossen wurde; die genaue Summe bleibt jedoch offen. Ergänzt werde die investive Komponente durch nicht-dilutive Unterstützung aus Deutschland sowie durch „ESA-linked public innovation programmes“. Für Unternehmen, die solche Sicherheitsinfrastrukturen aufbauen, ist genau diese Mischung häufig entscheidend: Venture-Capital treibt Prototyping und Iterationen, während nicht-dilutive Programme typische Entwicklungs- und Demonstrationsrisiken abfedern. Damit entsteht ein realistischer Weg, um innerhalb weniger Monate einen Orbit-Test zu planen und gleichzeitig die Produktisierung vorzubereiten.

Der strategische Unterton ist klar: „Safety must scale with it“, so formuliert der CEO Leonidas Askianakis den Anspruch. In der Logik des Startups ist die Raumfahrt-Ökonomie bereits Infrastruktur geworden, und damit muss auch Schutzfähigkeit hochskaliert werden. Für Betreiber kann das mehrere Effekte haben: bessere Modelle für Ausweichmanöver, geringere „Ungewissheitszonen“ bei kleineren Bedrohungen und damit potenziell mehr Planungssicherheit beim Umgang mit Umlaufbahnen. Gleichzeitig bleibt der Weg zur breiten Nutzung offen, weil die organisatorische Einbindung neuer Sensorik in bestehende Betriebsabläufe und Datenflüsse Zeit braucht. Genau hier wird sich zeigen, ob Project-S mit seiner KI-gestützten orbitalen Intelligenz den Übergang von Demonstration zu wiederkehrender Risikoprädiktion überzeugend hinbekommt.


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