Cómo la vectorización está ayudando a identificar OVNIs, UAP y si los extraterrestres son los responsables
Si hay un tema que ha captado la atención del público de manera constante durante décadas, es este: ¿los extraterrestres han visitado la Tierra y los hemos captado en el acto frente a la cámara? Objetos voladores no identificados (OVNI) y fenómenos aéreos no identificados (UAP) marcan todas las casillas con respecto a nuestro amor por las teorías de la conspiración, explicando los temas de conversación inexplicables y fuera de horario.
por Stewart Rogers
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| Imagen ilustrativa. (Crédito: dataconomy.com) |
Como ocurre con muchas cosas en la vida, los datos pueden tener la respuesta. Desde la encuesta de Peter Sturrock a astrónomos profesionales que encontró que casi la mitad de los encuestados pensaban que los OVNIs eran dignos de un estudio científico, hasta la iniciativa SETI@Home, que utilizó millones de computadoras domésticas para procesar datos de señales de radio en un intento de encontrar comunicaciones extraterrestres, los OVNIs y los UAP continúan fascinando al mundo.
Sin embargo, la comunidad científica parece tener una visión poco clara de estudiar estos fenómenos. Una búsqueda de más de 90.000 becas otorgadas por la National Science Foundation no encuentra ninguna que aborde OVNIs, UAP o temas relacionados.
Pero la marea puede estar cambiando.
Un informe de inteligencia de Estados Unidos publicado en junio de 2021 (sobre UAP específicamente - el ejército de los Estados Unidos está dispuesto a cambiar el nombre de los OVNIs para evitar el estigma de "extraterrestre" asociado con el acrónimo OVNI) ha reavivado el interés entre una amplia audiencia.
Entre otros hallazgos, el informe señaló que 80 de los 144 avistamientos reportados fueron capturados por múltiples sensores. Sin embargo, también declaró que de esos 144 avistamientos, el grupo de trabajo fue “capaz de identificar un UAP informado con alta confianza. En ese caso, identificamos el objeto como un globo grande que se desinfla. Los demás permanecen sin explicación".
Los datos UAP requieren nuevas formas de trabajar. La capacidad de fusionar, analizar y actuar sobre datos inherentemente espaciales y temporales en tiempo real requiere nuevas arquitecturas informáticas más allá de la primera generación de big data.
Vectorización y la búsqueda de identificar los OVNIs/UAPs
Introduciendo "vectorización". Una técnica de próxima generación que permite el análisis de datos que rastrea objetos en el espacio y el tiempo. La vectorización puede ser 100 veces más rápida que los marcos informáticos de generaciones anteriores. Y tiene la atención de jugadores importantes, como Intel y NVIDIA, que apuntan hacia la vectorización como el próximo gran avance en la aceleración de la computación.
La iniciativa Pathfinder de NORAD y USNORTHCOM tiene como objetivo rastrear y evaluar mejor los objetos a través del aire, el mar y la tierra a través de una multitud de lecturas de sensores fusionados. Como parte del programa, "vectorizará" los objetivos. Una empresa que ayuda a entender esto es Kinetica, una startup de tecnología de vectorización, que proporciona análisis y visualización en tiempo real de las enormes cantidades de datos que monitorea la iniciativa Pathfinder.
"Después de un esfuerzo de un año de creación de prototipos con la Unidad de Innovación de Defensa, Kinetica fue seleccionada para respaldar el programa North American Aerospace Defense Command y Northern Command Pathfinder para ofrecer una base de datos escalable en tiempo real para analizar entidades en el espacio y el tiempo", me dijo Amit Vij, el presidente y cofundador de Kinetica. “La capacidad de fusionar, analizar y actuar a través de diferentes flujos de datos masivos en tiempo real ha ayudado a NORAD y USNORTHCOM a mejorar el conocimiento de la situación y modelar los posibles resultados al acceder a los riesgos”.
La plataforma permite a los científicos de datos y otras partes interesadas reducir la huella tecnológica y consolidar la información para aumentar la eficiencia operativa.
“Los operadores militares pueden profundizar sus capacidades de análisis de datos y aumentar su conocimiento de la situación en América del Norte mediante la combinación de funciones actualmente realizadas por múltiples sistemas aislados en una base de datos en la nube unificada que produce inteligencia para que el liderazgo actúe en tiempo real”, dijo Vij. “Kinetica ingiere y correlaciona rápidamente los datos de los sensores de los objetos en el aire, crea entidades con muchas funciones y profundiza las capacidades de análisis de los operadores militares. Los equipos de científicos de datos pueden traer sus modelos de aprendizaje automático para la clasificación de entidades y la detección de anomalías".
Universo paralelo (de datos)
La tecnología de vectorización es relativamente nueva en la ciencia y el análisis de datos y se muestra prometedora para aplicaciones específicas. La vectorización es diferente a otras metodologías de procesamiento de datos.
“La vectorización, o paralelismo a nivel de datos, acelera el análisis de manera exponencial al realizar la misma operación en diferentes conjuntos de datos a la vez, para obtener el máximo rendimiento y eficiencia”, me dijo Nima Negahban, CEO y cofundadora de Kinetica. "El paralelismo a nivel de tareas de la generación anterior no puede seguir el ritmo de los intensos requisitos de velocidad para procesar IoT y datos de la máquina porque se limita a realizar varias tareas a la vez".
La forma en que hemos abordado estos problemas es insostenible desde el punto de vista de los costos y otros factores como el uso de energía.
“Las plataformas de análisis de big data de la generación anterior buscan superar estas ineficiencias lanzando más hardware en la nube al problema, que todavía se queda corto en rendimiento y a un costo mucho más alto”, dijo Negahban. "En una revelación casi independiente de la industria, las empresas pueden implementar este estilo en cualquier lugar donde sus datos requieran que se realice la misma operación simple en varios elementos de un conjunto de datos".
¿Cómo se aplica eso al programa Pathfinder y sus objetivos?
“Para el programa Pathfinder, la vectorización permite un mejor análisis y seguimiento de objetos en el aire, el mar y la tierra a través de una multitud de lecturas de sensores fusionados mucho más rápido y con menos potencia de procesador”, dijo Negahban. “La velocidad y la capacidad de la tecnología para identificar la tasa de cambio/dirección de los atributos de algoritmos que pueden disfrazar aviones, misiles y potencialmente ayudar al gobierno a comprender mejor qué son realmente estos UAP u OVNIs. Esto significa que NORAD puede entender lo que ven en el cielo mucho más rápido que antes y con un costo mucho menor para el contribuyente”.
La tecnología de vectorización es conocida por sus resultados de alta velocidad, y las inversiones recientes en la infraestructura de soporte de algunos de los fabricantes de hardware más importantes del mundo han ayudado a avanzar en este campo.
“Cada cinco a 10 años, surge un avance de ingeniería que mejora el software de base de datos”, dijo Negahban. "Los últimos años han visto el surgimiento de nuevas tecnologías como CUDA de Nvidia y extensiones de vector avanzadas de Intel que han cambiado drásticamente nuestra capacidad para aplicar la vectorización a las operaciones de datos".
Negahban compara el proceso y la velocidad de vectorización resultante con una sinfonía.
"Puede pensar en el procesamiento de vectores como una orquesta", dijo Negahban. “La unidad de control es el director y las instrucciones son una partitura musical. Los procesadores son los violines y violonchelos. Cada vector tiene solo una unidad de control más docenas de pequeños procesadores. Cada pequeño procesador recibe la misma instrucción de la unidad de control. Cada procesador opera en una sección diferente de memoria. Por tanto, cada procesador tiene su propio puntero vectorial. Las instrucciones vectoriales incluyen matemáticas, comparaciones, conversiones de datos y funciones de bits. De esta manera, el procesamiento de vectores explota el modelo de base de datos relacional de filas y columnas. Esto también significa que las tablas de columnas encajan bien en el procesamiento de vectores".
Los datos tienen la respuesta
No podemos tener un artículo sobre OVNIs y UAP sin hablar de la considerable forma de vida gris en la habitación. Me ha fascinado el tema de los objetos voladores y los extraterrestres desde que era niño, pero si fuera un personaje de Expediente X, sería la siempre cínica Scully. Así que esta es una de mis muchas hipótesis.
A lo largo de la década de 1980 y hasta la de 1990, los periódicos presentaban regularmente los "invasores marcianos" y otros visitantes extraterrestres, con fotografías borrosas en la portada y titulares de tabloides. Captadas principalmente por cámaras de 35 mm y cámaras de video básicas, las imágenes de objetos en forma de cigarro y platillo en el cielo siempre serían borrosas y desacreditadas unas semanas después.
En la actualidad, hay 3.600 millones de usuarios de teléfonos inteligentes. La mayoría de estos dispositivos tienen cámaras de increíble calidad. No solo eso, sino que tomar fotos, capturar historias de Instagram y grabar videos de TikTok ahora es tan omnipresente que el teléfono inteligente se ha convertido en una extensión de nuestros brazos.
Sin embargo, ya no vemos innumerables videos o fotos de OVNIs y UAP. Los avistamientos son raros en comparación con cuando había significativamente menos cámaras en uso en un momento dado y cuando las usamos con una intención específica en lugar de ser parte de nuestra vida diaria. Entonces, ¿qué tan probable es que cualquiera de estos avistamientos sea de origen extraterrestre en comparación con los objetos hechos por humanos y los fenómenos naturales? No pude resistirme a planteárselo a Kinetica.
"Lo que sabemos por las declaraciones emitidas por el gobierno es que no se han extraído conclusiones en este momento", dijo Vij. “La evaluación preliminar del 25 de junio de UAP por parte del Director de Inteligencia Nacional pide un esfuerzo para 'estandarizar los informes, consolidar los datos y profundizar el análisis que permitirá un análisis más sofisticado de UAP que probablemente profundice nuestra comprensión."
Si vamos a encontrar una respuesta, estará basada en datos y no en opiniones, eso es seguro.
"Lo que es interesante es que muchos de los datos de radares, satélites y metraje militar han existido durante décadas, pero anteriormente era un problema insoluble fusionar y analizar ese volumen y tipo de datos hasta hace poco", dijo Vij. "La respuesta a esta pregunta ahora se siente al alcance".
La tecnología de vectorización ciertamente ofrece el rendimiento y la flexibilidad necesarios para ayudar a encontrar las respuestas que todos buscamos. ¿Cómo puede aprovechar la comunidad científica los datos?
“Lo que ha cambiado recientemente es que el hardware vectorizado ahora está disponible en la nube, lo que lo convierte en una mercancía más”, dijo Negahban. "Esto nos ha permitido ofrecer Kinetica como servicio, reduciendo la fricción tradicional asociada con lo que tradicionalmente se consideraba hardware exótico, que requería recursos especializados y escasos para su utilización. Nuestro objetivo es llevar la vectorización de lo extremo a lo general, por lo que continuaremos facilitando que los desarrolladores aprovechen este nuevo paradigma".
La verdad está ahí fuera y se está procesando en paralelo.
Modificado por orbitaceromendoza
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