Os diferentes dispositivos usados para escanear o céu pelo Projeto Galileo mostram um resultado esperançoso para detectar OVNIs
Poucas horas antes do início da audiência pública sobre OVNIs no Congresso dos Estados Unidos, surgiram os primeiros resultados do Projeto Galileo, uma iniciativa do astrônomo de Harvard, Avi Loeb, com o objetivo de identificar fenômenos inexplicáveis no céu graças à inteligência artificial . Uma IA, aliás, que foi treinada para saber diferenciar OVNIs de cinco categorias, a saber: pássaros, balões, aviões comerciais ou militares e drones.
O projeto foi lançado em 26 de julho de 2021 após a divulgação do primeiro relatório anual sobre OVNI do Gabinete do Diretor de Inteligência Nacional (ODNI). Este documento afirma que os OVNIs podem causar problemas de segurança aérea e potencialmente desafiar a segurança nacional dos Estados Unidos, razão pela qual, desde então, diversas organizações oficiais aumentaram a alocação de recursos e optaram por reforçar iniciativas capazes de recolher dados sobre a evolução dos esses objetos nos céus.
O Projeto Galileo é um complemento ao SETI tradicional, pois busca objetos físicos, e não sinais eletromagnéticos associados a equipamentos tecnológicos extraterrestres. Loeb nunca escondeu que a sua iniciativa poderia detectar pequenos satélites que poderiam estar orbitando a Terra com base na ideia de que “extraterrestres estão por aí e a sua existência não pode ser ignorada”.
O Projeto Galileo operacionalizou um observatório terrestre multimodal e multiespectral para monitorar continuamente o céu e coletar dados para estudos de OVNIs por meio de um censo aéreo rigoroso de longo prazo de todos os fenômenos aéreos, incluindo os naturais e os provocados pelo homem.
Restaram 144 objetos ambíguos, que / não podem ser elucidados sem estimativa de distância / Nossa contagem observada de valores atípicos ambíguos / produz um limite superior de 18.271 valores atípicos.
Um dos principais instrumentos é um conjunto de câmeras infravermelhas para todo o céu usando oito câmeras infravermelhas de ondas longas FLIR Boson 640 não resfriadas. Além de realizar calibrações intrínsecas e térmicas, os cientistas implementaram um novo método de calibração extrínseca usando posições de aeronaves a partir de dados de Transmissão de Vigilância Dependente Automática (ADS-B). Eles também usaram um modelo de aprendizado de máquina, YOLO, para detecção de objetos e um algoritmo simples de rastreamento online e em tempo real (SORT) para reconstrução de trajetória… E estes são os resultados.
Depois de digitalizar manualmente todas as trajetórias marcadas como outliers, com base em critérios de alta sinuosidade, os cientistas detectaram 144 trajetórias ambíguas mesmo após uma verificação manual, “com formas básicas de trajetória semelhantes às geradas em nosso conjunto de dados sintéticos: segmentos em loop, trajetórias retas e por partes” – lê o relatório científico.
No total, os sensores do Projeto Galileo contabilizaram 27.467 aeronaves que voaram num raio de 10 km centrado no observatório, das quais 8.550 atenderam aos critérios de seleção e, destas, 3.678 coincidiram em pelo menos um quadro com um delimitador de detecção YOLO.
A eficiência da detecção depende muito das condições climáticas, do alcance e do tamanho da aeronave. Aproximadamente 500 mil trajetórias de objetos aéreos são reconstruídas neste período de comissionamento de cinco meses.
O relatório diz:
“Nossa contagem observada de valores discrepantes ambíguos combinados com incertezas sistemáticas produz um limite superior de 18.271 valores discrepantes para o intervalo de cinco meses com um nível de confiança de 95%.”
Ainda há muito para investigar.
(Fonte-EM)
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