Por qué estoy lanzando una nueva base de datos de investigación transparente de FANI/UAP
El nuevo proyecto se centrará en proporcionar acceso público completo a los datos de FANI/UAP, lo que permitirá a los científicos cuantificar la calidad de los datos.
por William Faria (Proyecto ADX)
 |
Foto de Markus Spiske en Unsplash |
Durante el último año, vimos grandes avances en el frente legislativo en la aprobación de una Oficina de Fenómenos Aéreos No Identificados (UAP) incluida en la NDAA para 2022, que ahora ha sido firmada por el presidente Biden. Parece que los miembros del Congreso finalmente se están tomando el fenómeno en serio.
En el próximo año, será igualmente importante involucrar a la comunidad científica en general.
Quedan preguntas clave, que incluyen.
• ¿Cómo se puede involucrar a la comunidad científica?• ¿Se divulgarán alguna vez los datos en poder del gobierno?• ¿Cómo podemos alentar a los investigadores e intereses privados a realizar investigaciones empíricas sobre el tema?
Pero algo que necesitamos ahora, para acelerar ese compromiso es esto: datos bien organizados que demuestren que hay un fenómeno real que vale la pena investigar.
En casi todas las discusiones científicas sobre el tema de los UAP, existe un amplio acuerdo en que se necesitan más datos. La respuesta genérica de los científicos es lamentar que no existan "datos" concretos. Esa respuesta se arroja con bastante frecuencia, a pesar de que ya existen grandes volúmenes de datos disponibles en el espacio público.
Los datos de observación informados que existen en el espacio público son en gran parte anecdóticos y, aunque son convincentes e intrigantes cuando se toman en conjunto, carecen de las condiciones controladas que a menudo se requieren para el análisis científico. Sin embargo, esto no quiere decir que los conjuntos de datos históricos de UAP existentes sean inútiles, ni mucho menos.
Si se examinan y organizan adecuadamente, los datos históricos de UAP se pueden utilizar para demostrar la probabilidad estadística casi segura de la existencia de un fenómeno digno de una investigación científica más rigurosa.
Los problemas con los datos públicos de UAP tal como existen en la actualidad incluyen:
1. La información existe en un formato completamente "desestructurado".2. Es difícil juzgar la calidad de cada observación individual.3. Las observaciones de UAP pueden tomar muchas formas diferentes.
También existe el problema de los datos que se nos escapan de los dedos todos los días. La combinación de la falta de sistemas oficiales de recopilación de datos civiles combinada con el estigma en torno a las observaciones de informes significa que muchos datos simplemente nunca se registran y se pierden para siempre.
Establecí el Intercambio de Datos Anómalos (Anomalous Data Exchange) o "ADX" para abreviar, como una forma de abordar los problemas identificados más arriba.
Nuestro objetivo es proporcionar un marco para reformatear los datos históricos, al tiempo que proporcionamos estándares de datos para futuros sistemas de informes que podrían desarrollarse, como aplicaciones, sitios web de recopilación de datos, procedimientos operativos estándar de aerolíneas (standard operating procedures o SOP), etc.
De esta manera, podemos crear un único conjunto de datos unificado que abarque la historia moderna completa del tema UAP desde Project Sign hasta el Proyecto Galileo y más allá. Necesitamos construir una tubería en la que los datos sin procesar vayan por un extremo y los datos de observación estandarizados salgan por el otro, listos para el análisis de la comunidad científica.
Superar los desafíos de estudiar científicamente los UAP
Echemos un vistazo al primer problema identificado anteriormente: los datos no estructurados.
Tenemos a nuestro alcance miles de incidentes reportados y examinados por la Fuerza Aérea de los Estados Unidos durante proyectos históricos de UAP, incluidos Grudge, Sign y Blue Book.
En otros países, como Francia, existen muchos más informes recopilados por la policía e investigados por una división de su agencia espacial llamada GEIPAN.
Actualmente, contamos con rastreadores de satélites aficionados y astrónomos que han observado muchos objetos no identificados en órbita, ninguno de los cuales está recogido en una ubicación central.
En muchas naciones, los pilotos, controladores de tráfico aéreo, operadores de radar y otros son testigos de fenómenos inexplicables con regularidad sin ningún sistema de informes organizado en sus SOP.
Si bien todos estos datos existen, no se pueden combinar para respaldar el análisis e identificar posibles patrones.
 |
Arriba: Tom’s River NJ, 1945 Arriba: St. Zacharie, Francia 2015. |
Además, los datos actuales existen en diferentes formatos, lo que hace que sea casi imposible buscar o comparar de manera efectiva.
Algunos datos se registran en microfilm en los archivos nacionales, otros en archivos PDF, los datos pueden incluso guardarse en archivos de Excel o almacenarse en una colección personal.
También pueden describirse tipos muy diferentes de observaciones, desde observadores individuales hasta la participación de múltiples sensores. Luego tenemos observaciones de varias formas, tamaños y números de objetos anómalos. ¿Cómo podemos juntar todos estos datos de manera coherente?
Necesitamos una base de datos estandarizada
La respuesta es un sistema de base de datos relacional estandarizado.
Esa es una forma elegante de decir que necesitamos tener el equivalente a varias hojas de cálculo unidas por una "clave principal" común. La unidad básica de nuestra base de datos relacional o su clave principal es la "observación". También se pueden agrupar varias observaciones en "eventos".
Cada observación se puede vincular a diferentes tablas que contienen información sobre el clima, el observador, sensores, archivos, objetos, datos de tiempo/posición, etc.
Al utilizar este tipo de estructura de base de datos flexible, tenemos la libertad de que una sola observación tenga múltiples observadores, muchos objetos diferentes y se agrupe en eventos. También podemos medir la fuerza de la observación cuantitativamente evaluando la credibilidad del observador y la precisión del sensor.
 |
Arriba: una imagen del esquema de base de datos que muestra los puntos de datos que se recopilarán relacionados con una observación anómala. |
Una manera fácil de pensar en este formato/estructura de base de datos es como un plano para una casa. Al construir una casa, expertos independientes (como carpinteros y fontaneros) trabajan en diferentes aspectos de su construcción, y todos se remiten al plano para saber qué deben hacer.
Funciona de la misma manera con diferentes equipos de investigación que se refieren a una estructura de base de datos estandarizada.
Los estándares de la base de datos ADX (ADX-DS) es una herramienta gratuita de código abierto. Cualquier desarrollador o grupo de investigadores puede descargar este plano de base de datos y utilizarlo para su proyecto. De esta manera, los datos recopilados por todos los proyectos pueden agruparse y compararse muy rápidamente.
Los investigadores y desarrolladores también pueden ahorrar tiempo al evitar la necesidad de reinventar una estructura de base de datos para informar los datos de observación cada vez. En cambio, pueden concentrarse en desarrollar sus técnicas, aplicaciones, software, algoritmos, etc.
Una vez que los datos de los conjuntos de datos históricos o de las nuevas observaciones se conviertan al formato ADX-DS, se almacenarán en el almacén de datos ADX. El almacén de datos es un ejemplo vivo de una base de datos relacional que puede almacenar datos de muchas fuentes diferentes en un solo formato.
El almacén de datos ADX también será gratuito y de código abierto, y eso alentará al público y a la comunidad científica en general a profundizar en los datos UAP conocidos.
Por ejemplo, puede consultar en la base de datos todos los "orbes verdes" que ven los "pilotos militares" en todos los conjuntos de datos del almacén.
 |
Arriba: captura de pantalla de las pruebas alfa del almacén de datos, filtro aplicado a vuelos militares. |
Creemos una base de datos UAP de primer nivel: ¡necesitamos su ayuda!
Usando la analogía de la casa de antes, cada observación ingresada en el almacén de datos servirá como un ladrillo en la base de nuestro conocimiento científico del fenómeno.
La estructura de la base de datos especifica qué tamaño y forma debe tener cada ladrillo, luego permite que cada ladrillo sea apilado uno sobre otro por diferentes investigadores hasta que hayamos construido una base sólida de datos que respaldará el siguiente paso: análisis y categorización.
Para construir esta base para comprender el fenómeno, ¡necesitamos su ayuda!
• Necesitamos investigadores orientados a los detalles para analizar casos históricos e ingresar sus características en el almacén de datos.• Necesitamos grandes comunicadores para ayudar a realizar actividades de divulgación con científicos y organizaciones que puedan contener datos anómalos que hasta ahora no se han informado.• Necesitamos analistas con habilidades en análisis de video forense, meteorología e ingeniería aeronáutica que puedan ayudar a interpretar las observaciones y juzgar su validez una vez ingresadas en el almacén de datos.
Para tener éxito, también debemos ponernos en contacto con organizaciones privadas que tienen datos anómalos no clasificados y solicitarles que abran sus archivos y trabajen junto con la comunidad científica en general para crear la imagen más completa posible del fenómeno.
También queremos trabajar en colaboración con otros proyectos, incluido el Proyecto Galileo y UAPX.
Al trabajar juntos, podemos proporcionar a los científicos una base de datos enormemente extensa con la que pueden trabajar de manera eficaz.
A medida que el tema de los UAP gana aceptación generalizada, se irán incorporando más y más observaciones de calidad. Es de vital importancia desde el principio establecer un marco científico civil común para informar y almacenar datos de los UAP a fin de crear una imagen más clara de lo que estamos observando.
Comprender el fenómeno requerirá miles de horas de trabajo, pero juntos podemos lograr un progreso significativo con los datos que ya están en la esfera pública. En 2022, espero que la comunidad OVNI/UAP se una para generar entendimiento en torno a este tema.
¿Quiere unirse a esta ambiciosa misión y ayudar a la comunidad científica a lograr un progreso real? Visite adxproject.org o envíe un correo electrónico a adxdata@protonmail.com para participar y comenzar a sentar las bases para comprender el fenómeno. También puede seguir el proyecto en Twitter en @adxproject.
Acerca del autor: William Faria es licenciado en Biología del Comportamiento por la Universidad Johns Hopkins. Tiene 20 años de experiencia diseñando e implementando sistemas y procesos de recolección de datos para la investigación científica.
Modificado por orbitaceromendoza
No hay comentarios.:
Publicar un comentario