startup-tips
로그인
모집예정R&D 과제자동 수집 (미검수)

Biolab Mirror: Artificial Intelligence / Machine Learning (AI/ML) Digital Twin for Intent Characterization and Bio-Containment Integrity

🇺🇸 미국·U.S. Department of War — DTRA(정부)
지원금
확인 필요
Deadline
2027.01.06
D-61
공식 공고지원하기해외기업 지원 불가 ExportPDF

Overview

30초 안에 판단해야 할 핵심 정보

STTR · Phase: BOTH · Topic DTR27TZ02-NV001 · Solicitation 27.TZ

The proliferation of dual-use biological technologies and automated, high-containment laboratories globally presents a profound challenge to arms control verification and biosurveillance [3]. A state-sponsored facility operating under a declared, peaceful mandate (e.g., vaccine development, agricultural research) possesses all the necessary infrastructure, reagents, and personnel to rapidly pivot to unauthorized, non-compliant, or undeclared high-risk biological material production [2]. Current verification methods rely heavily on periodic physical inspections, voluntary declarations, and audits of digital LIMS. However, advanced adversaries can digitally spoof BMS, manipulate LIMS records, and conceal clandestine pathogen scaling through “population ghosting” [4][5]. The Department of War (DoW) requires a “Physics-to-Mesh Zero Trust” architecture [6]. This solicitation seeks proposals for a “Biolab Mirror”—a comprehensive Digital Twin that does not inherently trust digital control logs. Instead, the Mirror must continuously cross-validate digital telemetry against the unalterable laws of physics, chemistry, and biology (Conservation of Mass, Thermodynamics, Metabolic Rates). By establishing a rigorous physical baseline (e.g., correlating total water inflow with Effluent Decontamination System (EDS) out-flow, or matching documented animal feed procurement to autoclave waste mass and vivarium Carbon Dioxide (CO2) exhaust), the AI/ML engine must automatically flag the subtle “Coherence Failures” that betray clandestine pathogen scaling, undeclared animal models, or spoofed containment boundaries. SUPPLEMENTAL INFORMATION 1. Programmatic Metrics and Data Sourcing • Data Sourcing Strategy Synthetic Baseline Generation (Performer Sourced): The performer is responsible for generating the Phase II training and validation datasets using established biological and physical engineering standards. • Phase I Exit Metrics Measure of Performance (MOP) 1 (Architecture Delivery): Deliver a Digital Twin architecture mapping cross-domain signatures including specialized cross-domain digital and physical validation points. 2. Strategic Offshoots & Cyber-Physical Emulation • Executive Summary: The primary objective of the Biolab Mirror SBIR/STTR is defensive: to establish a high-fidelity “Physics-to-Mesh Zero Trust” baseline to detect clandestine activity and intent. Successful completion yields a secondary strategic asset: a perfect, un-spoofed “Cyber-Terrain” map that can be ported into isolated cyber-ranges to simulate, analyze, and train against multi-domain attacks targeting critical high-containment infrastructure [10]. • The Capability Gap in Current Cyber-Ranges: Current cyber-ranges are optimized for IT network emulation and struggle to accurately emulate OT and the physical realities of a BSL-3/BSL-4 environment. • The Biolab Mirror as the Emulation Foundation: The Biolab Mirror solves this gap. By mapping the continuous physical signatures directly to the discrete digital telemetry, the performer constructs a fully functional Cyber-Physical Sandbox. The Attack Simulation: Authorized cybersecurity evaluation teams and system auditors can execute multi-stage simulated attacks against this virtual target (e.g., spear-phishing an academic researcher -> pivoting to the BMS network -> manipulating the Effluent Decontamination System). The Red Team must navigate the actual laws of biology and thermodynamics to succeed. • Strategic ROI & Follow-On Potential: Authorizing the Biolab Mirror effort provides a “two-for-one” return on investment (ROI), yielding a defensive characterization engine and a foundational architecture for dedicated cybersecurity testing and critical infrastructure protection.

카테고리
R&D
산업
AI/데이터
기술
AI/머신러닝, 디지털트윈
대상 단계
확인 필요
사업기간
확인 필요
예상 준비기간
확인 필요

Funding

지원 규모와 지급 방식

지원금 범위
확인 필요
통화
USD
총 사업예산
확인 필요
지원방식
확인 필요
자부담
확인 필요
Matching Fund
확인 필요
지급방식
확인 필요
비고
-

Eligibility

지원자격 — 우리가 지원 가능한가?

우리 회사가 지원 가능한지 판정하기법인 소재지·업력·규모를 입력하면 이 공고의 자격요건과 대조해 신청 가능 여부와 해제 조건을 알려드립니다. 로그인은 필요하지 않습니다.

SBIR/STTR 은 미국 중소기업만 지원할 수 있습니다(Small Business Act 법정 요건). • 계열사를 포함해 상시 종업원 500명 이하 • 미국 시민 또는 영주권자 1인 이상이 50%를 초과해 직접 소유·지배 • 미국 내 사업장을 두고 주로 미국 내에서 사업을 영위할 것 • 수행책임자(PI)의 주된 근무처가 신청 기업일 것 출처: https://www.sbir.gov/faq/eligibility-requirements

설립 연차
확인 필요
직원수
0명 ~ 500명
매출 조건
확인 필요
컨소시엄
확인 필요

Location Requirements

지역·법인 조건

주 대상 국가
🇺🇸 미국
추가 적격 국가
없음
해외기업 지원
불가
현지 법인
필수
지역 조건
미국 내 사업장을 두고 미국 시민·영주권자가 50%를 초과해 소유한 중소기업만 신청할 수 있습니다(법정 요건).

Required Documents

필수/선택 · 발급처 · 난이도 · 유효기간 · 주의사항

제출서류 정보가 수집되지 않았습니다 (확인 필요). 공식 공고문에서 직접 확인하세요.

Application Process

신청 절차

신청 절차 정보가 확인되지 않았습니다.

Evaluation

평가 절차와 기준

평가 절차 정보가 확인되지 않았습니다.

Timeline

공고 → 접수 → 평가 → 협약 → 수행

신청 절차 정보가 확인되지 않았습니다.

Equity & Financial Terms

지분·융자·계약 조건

지분 요구
확인 필요
융자 여부
무상 지원
중복수혜
확인 필요
IP 귀속
확인 필요
결과물 소유권
확인 필요
독점권
확인 필요
우선협상권
확인 필요
정산·감사
확인 필요

Risk Intelligence

지원해도 괜찮은가? — 5개 축과 종합 점수 (낮을수록 안전)

Risk 분석 결과가 없습니다. Admin에서 재분석을 실행하세요.

IP / Idea Protection

기술과 아이디어를 어디까지 공개해야 하는가

IP 분석 결과가 없습니다.

AI Analysis

장단점 · 난이도 · 경쟁강도 · 매력도

준비 난이도확인 필요

서류·평가 단계 기반

경쟁강도(추정)확인 필요

규모·유형 기반 추정치

지원 매력도확인 필요

금액·조건·IP 종합

종합 Risk확인 필요

5개 축 가중 평균

장점
  • 확인 필요
단점
  • 확인 필요
주의사항
  • 특이사항 없음

Similar Programs

유형·국가·기술이 유사한 사업

Source & Provenance

모든 값은 원본 URL과 수집 시각을 가집니다

최종 수집
2026.11.06
담당자 검수
미검수 (공고 원문 확인 권장)
최초 수집
2026.11.06
데이터 상태
자동 수집 (미검수)
AI 보강
확인 필요
스냅샷 이력
  • · 3시간 전 — 최초 수집 (f62f0e3d)