Cámara infrarroja con IA propuesta para escanear el cielo terrestre en busca de señales de visitantes extraterrestres
Por Matthew Williams
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Puntos de datos de trayectoria reconstruidos de los objetos estudiados. (Domine et al., Sensors, 2025) |
En 2021, la Oficina del Director de Inteligencia Nacional (ODNI) publicó un informe que detalla información recientemente desclasificada sobre Fenómenos Aéreos No Identificados (FANI).
Desde entonces, el Departamento de Defensa ha publicado informes anuales sobre FANI a través de la Oficina de Resolución de Anomalías de Todo el Dominio (AARO). Sin embargo, aún existe una escasez de datos científicos disponibles públicamente.
Para abordar esto, un nuevo estudio dirigido por el Centro de Astrofísica Harvard-Smithsonian (CfA) y el Proyecto Galileo propone una Cámara Infrarroja de Todo el Cielo (Dalek) para buscar posibles indicios de naves espaciales extraterrestres.
El estudio fue dirigido por Laura Domine, miembro de la Beca Postdoctoral Keto-Galileo de la Universidad de Harvard e investigadora del Proyecto Galileo.
A ella se unieron investigadores del CfA, el Proyecto Galileo, el Observatorio Whitin, la Coalición Científica para Estudios de FANIs y Atlas Lens Co.
El artículo que resume su propuesta se presentó en la Conferencia de Ciencia Lunar y Planetaria 2025 (2025 LPSC), que tuvo lugar del 10 al 14 de marzo en The Woodlands, Texas.
El instrumento que describen en su artículo se conoce como Dalek, debido a su parecido con las máquinas antagonistas de la franquicia Doctor Who. Este instrumento se basa en las recomendaciones de la NASA en un estudio independiente de 2023, donde se afirmó:
"Los futuros sensores diseñados específicamente para la detección de FANIs deberían ajustarse en escalas de tiempo de milisegundos para facilitar una mejor detección. En sintonía, los sistemas de alerta deberían detectar y compartir información transitoria de forma rápida y uniforme... Las plataformas multisensor son importantes para proporcionar una imagen completa de un evento FANIs. Se debe registrar el movimiento de un objeto, así como su forma (datos de imagen), color (datos multiespectrales o hiperespectrales), cualquier sonido u otras características".
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| Izquierda: Dibujo de diseño mecánico del conjunto de cámaras infrarrojas del Dalek. Derecha: Fotografía del Dalek construido en el sitio de desarrollo. (Proyecto Galileo) |
Su artículo detalla este observatorio terrestre multimodal y multiespectral, el primer instrumento en entrar en funcionamiento en el sitio de desarrollo del Instituto Galileo, y el proceso de calibración.
El profesor Avi Loeb, profesor de Ciencias Frank B. Baird Jr. en la Universidad de Harvard y director del Instituto de Teoría y Computación (2007-presente) del CfA, también es director del Proyecto Galileo (2021-presente). Según declaró a Universe Today por correo electrónico:
"Con frecuencia, los datos del gobierno estadounidense se clasifican, ya sea porque fueron recopilados por sensores clasificados o porque no se comprenden completamente y podrían ser relevantes para la seguridad nacional. En caso de duda, los datos no se divulgan al público ni a la comunidad científica. Sin embargo, el cielo no está clasificado, por lo que el Proyecto Galileo opera un observatorio de cielo completo en la Universidad de Harvard y construye otros dos observatorios en Pensilvania y Nevada que buscan objetos anómalos en las bandas infrarroja, óptica, de radio y de audio".
Como detalló Loeb, estos tres observatorios detectan alrededor de 100.000 objetos al mes cada uno y ya han obtenido datos de aproximadamente un millón de objetos. Esta es la mayor base de datos sistemáticamente recopilada sobre NEOs, que el Proyecto Galileo analiza mediante software de aprendizaje automático.
Este software consta de un modelo "You Only Look Once" (YOLO) para la detección de objetos y un algoritmo de Seguimiento Simple en Línea y en Tiempo Real (SORT) para la reconstrucción de trayectorias.
Estos algoritmos se entrenan con objetos conocidos (aviones, drones, globos, aves, satélites, etc.), lo que les permite clasificar todos los FANIs observados y detectar valores atípicos. Además, el artículo contiene un resumen de los primeros cinco meses de funcionamiento del observatorio.
Como indicó el equipo en su artículo, se detectaron aproximadamente 500.000 objetos en este período. Alrededor del 16 % de las trayectorias reconstruidas (aproximadamente 80.000) se marcaron como valores atípicos con un nivel de confianza del 95 % y se examinaron manualmente con imágenes infrarrojas.
De estas, 144 trayectorias resultaron ambiguas, y según afirman, probablemente se trate de objetos comunes que no pueden clasificarse sin información, distancia ni otros datos de los sensores. Loeb afirmó:
"En los primeros cinco meses de puesta en servicio de los datos reportados en este documento, estudiamos medio millón de objetos y evaluamos nuestra capacidad para clasificarlos sin información de distancia. En el futuro, esperamos medir las distancias a los objetos mediante triangulación con múltiples detectores espaciados dentro de cada observatorio. Esto nos permitirá determinar la velocidad y la aceleración de varios tipos de objetos e identificar claramente los anómalos".
En comparación, estudios clasificados realizados por agencias gubernamentales como la AARO —que a menudo pueden aprovechar las estimaciones de distancia a partir de datos de radar y múltiples sensores— informaron que aproximadamente el 3 % de los casos que se les presentaron seguían siendo ambiguos.
El objetivo final, según Loeb, es encontrar los pocos (si los hay) valores atípicos que podrían considerarse evidencia de una especie tecnológicamente avanzada (es decir, tecnofirmas). Loeb afirmó:
"Nuestro objetivo es verificar si existen objetos que presenten características o formas de vuelo anómalas. Incluso si uno entre un millón mostrara capacidades que trasciendan las tecnologías creadas por el hombre, constituiría el mayor descubrimiento científico jamás realizado. Un objeto así podría sugerir la existencia de una civilización tecnológica extraterrestre de la que podemos aprender sobre ciencia y tecnología más avanzadas que las que los humanos desarrollaron durante el siglo pasado".
La versión completa de su artículo se publicó en la revista Sensors.
Modificado por orbitaceromendoza
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