パデュー大学のエンジニアであるケイス・ルグランは、地球を取り巻く48万キロメートルの範囲に及ぶシスルナー（地球-月）空間で、物体の位置と動きを追跡するための新しい方法を開発している。この領域では、太陽-地球-月システムの複雑な引力の影響により、物体の軌道を予測することは困難な課題となっている。

ルグランが開発したアルゴリズムは、シスルナー空間で物体の位置における不確実性が時間とともにどのように変化するかを特定することに焦点を当てている。これらのアルゴリズムは、ガウス混合モデルを使用して不確実性を表現し、必要に応じて混合物をより小さな部分に分割することで、より正確な予測を行うことができる。

ルグランのHOTDOGS（Higher-Order Tensor-Based Deferral of Gaussian Splitting）と呼ばれるアルゴリズムは、不確実性をより効率的かつ正確にモデリングすることを可能にしている。この方法は、不確実性を必要なときだけ分割することで、計算過程を高速化し、より少ない処理能力で済むようにしている。