El Departamento de Defensa de Estados Unidos anualmente publica informes sobre los Fenómenos Aéreos No Identificados (UAP, por sus siglas en inglés), aunque aún escasean los datos científicos disponibles en forma abierta. Con el propósito de abordar ese vacío, un equipo de científicos propone emplear un sistema que combina visión infrarroja e Inteligencia Artificial para monitorear el cielo en busca de naves extraterrestres.
Dalek: así es la propuesta para identificar alienígenas que surcan el cielo
El estudio fue realizado por investigadores del Centro Harvard-Smithsonian de Astrofísica y del Proyecto Galileo. En concreto, proponen la implementación de un sistema al que denominan Dalek, que emplea una cámara infrarroja para examinar todo el cielo.
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El diseño del instrumento propuesto se basa en recomendaciones de la NASA, señala la publicación Universe Today, que en un estudio separado había indicado que “los futuros sensores para la detección de UAP deberían ajustarse en escalas de tiempo de milisegundos para facilitar una mejor detección”, y que “se debe registrar el movimiento de un objeto, así como su forma, color (con datos multiespectrales o hiperespectrales), cualquier sonido y otras características”.
“Con frecuencia, los datos del gobierno estadounidense se clasifican, ya sea porque fueron recopilados por sensores o porque no se comprenden completamente y podrían ser relevantes para la seguridad nacional”, señaló Avi Loeb, profesor en la Universidad de Harvard y director el Proyecto Galileo, que canaliza sus análisis con softwares de aprendizaje automático.
“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”, agregó Loeb.
De acuerdo a la fuente, dichos observatorios realizan cerca de 100.000 detecciones al mes cada uno, y ya cuentan con datos de aproximadamente 1 millón de objetos.
¿Cómo usan la IA para perseguir a las naves extraterrestres?
El mencionado software de aprendiza automático se apoya en un modelo denominado “You Only Look Once” (YOLO) encargado de la detección de objetos, y un algoritmo que se ocupa de la reconstrucción de trayectorias.
Estos algoritmos se entrenan con objetos conocidos en nuestro (aviones, drones, globos, aves, satélites, etcétera), para que sean capaces de clasificar todos los UAP observados y marcar valores atípicos.
“En los primeros cinco meses de puesta en servicio de los datos reportados en este documento, 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”, notó Loeb.
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“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 último siglo”, cerró el especialista.
El informe fue publicado en la revista Sensors y el plan de investigación fue expuesto recientemente en la Conferencia Lunar y Planetaria que se celebró en Texas.
