 для пошуку потенційних ознак позаземних космічних апаратів.){kind=link}
У 2021 році Офіс директора національної розвідки (ODNI) США опублікував звіт, в якому детально виклав розсекречену інформацію про непізнані повітряні явища (Unidentified Aerial Phenomena (UAP)). Відтоді Міністерство оборони публікує щорічні звіти щодо UAP через Загальнодоменний офіс вирішення аномалій (All-domain Anomaly Resolution Office (AARO)). Проте, як і раніше, спостерігається брак загальнодоступних наукових даних. Щоб розв’язати цю проблему, нове дослідження, проведене Гарвард-Смітсонівським центром астрофізики (CfA) і проєктом «Галілео», пропонує використовувати Інфрачервону камеру всього неба з AI (All-Sky Infrared Camera (Dalek)) для пошуку потенційних ознак позаземних космічних апаратів.
Щоб дізнатись останні новини, слідкуйте за нашим каналом Google News онлайн або через застосунок.
Дослідження очолила Лаура Домін, член постдокторської стипендії Кето-Галілео в Гарвардському університеті і дослідник проекту «Галілео». До неї приєдналися колеги-дослідники з CfA, проєкту «Галілео», обсерваторії Вайтін, Наукової коаліції з вивчення УАП і компанії Atlas Lens Co.
Документ, що підсумовує їхню пропозицію, був представлений на Місячній і планетарній науковій конференції 2025 року (2025 LPSC), яка проходила з 10 по 14 березня в Вудлендсі, штат Техас. Інструмент, який вони описують у своїй роботі, отримав назву Dalek. Цей інструмент ґрунтується на рекомендаціях, наданих НАСА в незалежному дослідженні 2023 року, де вони заявили:
«Спеціально створені майбутні сенсори для виявлення UAP повинні бути спроєктовані таким чином, щоб налаштовуватися на мілісекундні часові масштаби для кращого виявлення. Системи оповіщення повинні швидко і рівномірно виявляти та обмінюватися перехідною інформацією… Мультисенсорні платформи важливі для забезпечення повної картини події UAP. Рух об’єкта має бути зафіксований, так само як і його форма (дані візуалізації), колір (мультиспектральні або гіперспектральні дані), а також будь-які звуки та інші характеристики».
У своїй статті вони детально описують цю мультимодальну, мультиспектральну наземну обсерваторію, перший інструмент, який було введено в експлуатацію на дослідницькому майданчику Інституту «Галілео», а також процес калібрування.
Професор Аві Лоеб, професор науки імені Френка Б. Берда-молодшого в Гарвардському університеті, директор Інституту теорії та обчислень (з 2007 року по теперішній час) в рамках CfA, також є керівником проекту «Галілео» (з 2021 року по теперішній час). Про це він повідомив Universe Today електронною поштою:
«Часто урядові дані США є засекреченими, або тому, що вони були зібрані засекреченими сенсорами, або тому, що вони не до кінця вивчені і потенційно можуть мати відношення до національної безпеки. Якщо є сумніви, дані не оприлюднюються для громадськості чи наукової спільноти. Однак небо не є засекреченим, тому в рамках проєкту «Галілео» працює обсерваторія повного огляду неба в Гарвардському університеті і будуються ще дві обсерваторії в Пенсильванії і Неваді, які шукають аномальні об’єкти в інфрачервоному, оптичному, радіо- та аудіодіапазонах».
Як деталізував Лоеб, ці три обсерваторії виявляють близько 100 тисяч об’єктів на місяць кожна і вже отримали дані про близько 1 мільйона об’єктів. Це найбільша систематично зібрана база даних про UAP, яку проєкт «Галілео» аналізує за допомогою програмного забезпечення для машинного навчання.
Це програмне забезпечення складається з моделі You Only Look Once (YOLO) для виявлення об’єктів і алгоритму Simple Online and Realtime Tracking (SORT) для реконструкції траєкторії. Ці алгоритми тренуються на знайомих об’єктах (літаки, дрони, повітряні кулі, птахи, супутники тощо), що дозволяє їм сортувати всі спостережувані UAP та виявляти викиди. Крім того, стаття містить короткий огляд перших п’яти місяців роботи обсерваторії.
За цей період було виявлено близько 500 тисяч об’єктів. Близько 16% траєкторій, які вони реконструювали (~80 тисяч), були позначені як викиди з довірчою ймовірністю 95% і досліджені вручну за допомогою інфрачервоних зображень. З них 144 траєкторії залишилися невизначеними, які, на думку дослідників, є, швидше за все, звичайними об’єктами, що не можуть бути класифіковані без інформації, відстані та інших сенсорних даних. Лоеб сказав:
«За перші п’ять місяців введення в експлуатацію, про які йдеться в цій статті, ми вивчили півмільйона об’єктів і оцінили нашу здатність класифікувати їх без інформації про відстань. У майбутньому ми сподіваємося вимірювати відстані до об’єктів на основі тріангуляції за допомогою декількох детекторів, розташованих на відстані один від одного в кожній обсерваторії. Це дозволить нам визначати швидкість і прискорення різних типів об’єктів і чітко ідентифікувати аномальні об’єкти».
Для порівняння, засекречені дослідження, проведені урядовими установами, такими як AARO – які часто можуть використовувати оцінки відстані з радіолокаційних даних і декількох сенсорів – повідомляють, що ∼3% випадків, доведених до їхнього відома, залишаються неоднозначними.
Кінцевою метою, за словами Лоеба, є пошук тих небагатьох (якщо такі взагалі є) відхилень, які можна вважати свідченням наявності технологічно розвиненого виду (так звані техносигнатури). Лоеб зауважив:
«Наша мета – перевірити, чи існують об’єкти з аномальними льотними характеристиками або формою. Навіть якщо один з мільйона об’єктів продемонструє здібності, що виходять за рамки створених людиною технологій, це буде найбільшим науковим відкриттям, яке коли-небудь було зроблено. Такий об’єкт може свідчити про існування позаземної технологічної цивілізації, від якої ми можемо дізнатися про більш розвинену науку і технології, ніж ті, які люди розвинули за останнє століття».
Читайте також:
- Ставка на $13,5 млрд: США залучають SpaceX, ULA і Blue Origin для забезпечення своєї переваги в космосі
- Космічні перегони між Amazon і Starlink: перші інтернет-супутники Кuiper запустять вже 9 квітня