Se propone una cámara infrarroja con inteligencia artificial para escanear los cielos de la Tierra en busca de señales de visitantes extraterrestres.
En 2021, la Oficina del Director de Inteligencia Nacional (ODNI) publicó un informe que detalla información recientemente desclasificada sobre Fenómenos Aéreos No Identificados (UAP).
Desde entonces, el Departamento de Defensa ha publicado informes anuales sobre UAP a través de la Oficina de Resolución de Anomalías de Todo Dominio (AARO). Sin embargo, aún faltan datos científicos disponibles públicamente.
Para abordar este problema, un nuevo estudio dirigido por el Centro de Astrofísica Harvard-Smithsonian (CfA) y el Proyecto Galileo propone una cámara infrarroja de todo el cielo (Dalek) para buscar posibles indicios de naves espaciales extraterrestres.
El estudio fue dirigido por Laura Domine, miembro de la beca postdoctoral Keto-Galileo de la Universidad de Harvard e investigadora del Proyecto Galileo.
A ella se unieron otros investigadores del CfA, el Proyecto Galileo, el Observatorio Whitin, la Coalición Científica para Estudios de UAP y Atlas Lens Co.
El artículo que resume su propuesta fue presentado en la Conferencia de Ciencia Planetaria y Lunar 2025 (2025 LPSC), que tuvo lugar del 10 al 14 de marzo en The Woodlands, Texas.
El instrumento que describen en su artículo se conoce como Dalek, debido a su parecido con las máquinas antagonistas de la franquicia Doctor Who (imagen superior). Este instrumento se basa en las recomendaciones de la NASA en un estudio independiente de 2023, donde se afirmó:
Los futuros sensores diseñados específicamente para la detección de UAP deben ajustarse en escalas de tiempo de milisegundos para facilitar una mejor detección. En sintonía, los sistemas de alerta deben detectar y compartir información transitoria de forma rápida y uniforme. Las plataformas multisensor son importantes para proporcionar una imagen completa de un evento UAP. Se debe registrar el movimiento de un objeto, así como su forma (datos de imagen), color (datos multiespectrales o hiperespectrales), sonidos y otras características.
En su artículo se detalla este observatorio terrestre multimodal y multiespectral, el primer instrumento que se pone en servicio en el sitio de desarrollo del Instituto Galileo, y el proceso de calibración.
El profesor Avi Loeb , profesor de Ciencias Frank B. Baird Jr. en la Universidad de Harvard, director del Instituto de Teoría y Computación (2007-presente) del CfA, también es director del Proyecto Galileo (2021-presente). Según declaró a Universe Today por correo electrónico:
Los datos del gobierno estadounidense suelen ser clasificados, ya sea porque fueron recopilados por sensores clasificados o porque no se comprenden completamente y podrían ser relevantes para la seguridad nacional. En caso de duda, los datos no se divulgan al público ni a la comunidad científica. Sin embargo, el cielo no está clasificado, por lo que el Proyecto Galileo opera un observatorio de cielo completo en la Universidad de Harvard y construye otros dos observatorios en Pensilvania y Nevada que buscan objetos anómalos en las bandas infrarroja, óptica, de radio y de audio.
Como detalló Loeb, estos tres observatorios detectan unos 100.000 objetos al mes cada uno y ya han obtenido datos de cerca de un millón. Esta es la mayor base de datos recopilada sistemáticamente sobre NEOs, que el Proyecto Galileo analiza mediante software de aprendizaje automático.
Este software consta de un modelo You Only Look Once (YOLO) para la detección de objetos y un algoritmo de seguimiento simple en línea y en tiempo real (SORT) para la reconstrucción de trayectorias.
Estos algoritmos se entrenan con objetos familiares (aviones, drones, globos, aves, satélites, etc.), lo que les permite analizar todos los UAP observados y detectar valores atípicos. Además, el artículo incluye un resumen de los primeros cinco meses de funcionamiento del observatorio.
Como indicó el equipo en su artículo, se detectaron aproximadamente 500.000 objetos durante este período. Alrededor del 16 % de las trayectorias reconstruidas (aproximadamente 80.000) se identificaron como valores atípicos con un nivel de confianza del 95 % y se examinaron manualmente con imágenes infrarrojas.
De estas, 144 trayectorias resultaron ambiguas, y afirman que probablemente se trate de objetos comunes que no pueden clasificarse mejor sin información, distancia ni otros datos de los sensores. Loeb afirmó:
Durante los primeros cinco meses de puesta en servicio de los datos reportados en este artículo, estudiamos medio millón de objetos y evaluamos nuestra capacidad para clasificarlos sin información de distancia. En el futuro, esperamos medir las distancias a los objetos mediante triangulación con múltiples detectores espaciados dentro de cada observatorio. Esto nos permitirá determinar la velocidad y la aceleración de varios tipos de objetos e identificar claramente los anómalos.
En comparación, los estudios clasificados realizados por agencias gubernamentales como AARO (que a menudo pueden aprovechar estimaciones de distancia a partir de datos de radar y múltiples sensores) informaron que aproximadamente el 3% de los casos llevados a su atención seguían siendo ambiguos.
El objetivo final, según Loeb, es encontrar los pocos (si los hay) valores atípicos que podrían considerarse evidencia de una especie tecnológicamente avanzada (es decir, tecnofirmas). Loeb afirmó:
Nuestro objetivo es comprobar si existen objetos que presenten características o formas de vuelo anómalas. Incluso si uno entre un millón mostrara capacidades que superan las de las tecnologías humanas, constituiría el mayor descubrimiento científico jamás realizado. Un objeto así podría sugerir la existencia de una civilización tecnológica extraterrestre de la que podemos aprender sobre ciencia y tecnología más avanzadas que las que los humanos desarrollaron durante el siglo pasado.
La versión completa de su artículo fue publicada en la revista Sensors .
Este artículo fue publicado originalmente por Universe Today . Lea el artículo original .
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