Alemania
SkyCAM busca en el cielo fenómenos aéreos no identificados
por Julius-Maximilians-Universität Würzburg
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La caja que contiene el sistema de cámara SkyCAM-5 tiene unos 70 centímetros de altura. Crédito: Hakan Kayal / Universidad de Würzburg |
Una y otra vez, la gente ve extraños fenómenos luminosos u otros fenómenos en el cielo que no pueden explicar.
"La mayoría de estas observaciones se refieren a fenómenos u objetos conocidos como pájaros, aviones, satélites o nubes. Pero en una proporción muy pequeña, la causa sigue sin explicarse incluso después de una intensa investigación por parte de expertos", dice Hakan Kayal, profesor de tecnología espacial en Julius- Maximilians-Universität Würzburg (JMU) en Baviera, Alemania.
Son precisamente estos Fenómenos Aéreos No Identificados (UAP) en los que Hakan Kayal se ha interesado durante años. Por eso ha establecido un foco especial de investigación en su cátedra: Allí se desarrollan y operan sistemas técnicos con los que se pueden detectar, evaluar y analizar los UAP.
En uso desde mediados de diciembre
El último producto de este trabajo es el sistema de cámara SkyCAM-5, que se basa en cuatro modelos predecesores y ha estado en funcionamiento de prueba en el techo de un edificio universitario de la JMU en el campus de Hubland desde mediados de diciembre de 2021.
SkyCAM-5 es una plataforma de prueba que funciona de forma autónoma. Con algoritmos de procesamiento de imágenes personalizados, observa continuamente el cielo. Puede detectar objetos allí, pero también fenómenos luminosos a corto plazo como rayos o meteoros. El profesor de JMU utilizará este sistema para probar y desarrollar más algoritmos y componentes de software para detectar UAP.
Entrenamiento durante la operación
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Detrás de SkyCAM-5 hay una arquitectura de software compleja. Aquí está el cliente con los informes sobre las observaciones y su clasificación. Crédito: Hakan Kayal / Universidad de Würzburg |
Los métodos de aprendizaje automático se utilizan para reducir la cantidad de detecciones falsas. "Cuando la cámara detecta objetos conocidos, los reconoce con una red neuronal convolucional, los clasifica y almacena las secuencias de video correspondientes en una base de datos", explica Kayal.
Esto funciona muy bien, dice: SkyCAM-5 ha reconocido y clasificado correctamente aves, aviones y helicópteros varias veces desde que comenzó a operar. Esto reduce considerablemente el esfuerzo necesario para evaluar los datos de la cámara.
Se supone que SkyCAM se volverá cada vez más inteligente con el tiempo. Es por eso que se entrena durante la operación. Si, por ejemplo, clasifica una mariposa que pasa como desconocida, los humanos nos enseñan que el animal con el vuelo revoloteante se llama mariposa, por lo que en el futuro clasificará correctamente a una mariposa pavo real como una mariposa.
Expansiones de SkyCAM planeadas
El profesor Kayal quiere adquirir fondos para una mayor expansión del sistema de detección de UAP.
El siguiente paso sería colocar un segundo SkyCAM-5 al lado del primero. Un movimiento en el cielo solo se registraría si es visto por ambas cámaras al mismo tiempo. Con un sistema de cámara dual de este tipo, sería posible, por ejemplo, excluir errores de sensor, que pueden ocurrir esporádicamente.
El ingeniero aeroespacial de Würzburg también está planificando ampliaciones especiales. “Me gustaría equipar el sistema de cámara con sensores infrarrojos adicionales para poder observar el cielo en otro rango espectral. También sería ventajoso tener un sistema de seguimiento en forma de telescopio que se alinea rápidamente con los objetos en movimiento, zooms en ellos y los sigue en su camino."
Y un paso más adelante, habría muchos sistemas de doble cámara de este tipo distribuidos y conectados en red en Alemania, Europa o el mundo. Con tal disposición, los objetos en movimiento podrían rastrearse a distancias muy largas.
La Universidad de Würzburg desarrolla una plataforma de prueba para la detección autónoma de fenómenos aéreos no identificados
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SkyCam-5 (Foto: H. Kayal) |
SkyCAM-5
SkyCam-5 es una plataforma de prueba para la detección autónoma de fenómenos aéreos no identificados (UAP). Mediante el uso de algoritmos de procesamiento de imágenes, el cielo se monitorea continuamente en busca de fenómenos inusuales. Los modelos actuales de aprendizaje automático se aplican para reducir las detecciones incorrectas. El objetivo principal del sistema de cámaras es detectar UAP. También puede detectar fenómenos luminosos de corta duración como relámpagos o meteoritos.
Objetos detectados el 15 de diciembre de 2021 (helicóptero, pájaros) por SkyCAM-5 (Foto: H. Kayal)
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Fig.: Funcionalidad del software SkyCAM-5 para la detección de fenómenos desconocidos. |
Los objetos conocidos, como pájaros, insectos o helicópteros, a menudo se detectan en el entorno de la cámara. Estos son detectados y filtrados por una red neuronal convolucional.
Fig.: Ejemplos de objetos detectados.
Modificado por orbitaceromendoza
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