Primeros resultados de triangulación en la búsqueda de FANIs por los observatorios del proyecto Galileo
por Avi Loeb
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Los Daleks del Proyecto Galileo en lo alto de Sphere en Las Vegas. (Crédito de la imagen: Alex Delacroix, Proyecto Galileo) |
La limitación fundamental de todas las grabaciones proporcionadas por el Sistema Presidencial de Desclasificación e Informes de Encuentros con Fenómenos Anómalos No Identificados (PURSUE) es la falta de mediciones de distancia a los Fenómenos Anómalos No Identificados (FANIs). La velocidad (o aceleración) proyectada de un FANI en el cielo es igual a su velocidad angular (o aceleración angular) multiplicada por su distancia desconocida. Un objeto cercano puede cruzar el cielo a una velocidad física relativamente baja, mientras que un objeto muy distante haría lo mismo solo con una velocidad supersónica que no pueden alcanzar las aves, los drones ni siquiera los aviones de combate. Por lo tanto, conocer la distancia es crucial para determinar la naturaleza de los FANIs basándose en su movimiento. Este punto fue enfatizado recientemente en dos informes de miembros del Consejo Asesor Científico de FANI, publicados aquí y aquí.
Un nuevo artículo publicado aquí por el equipo de investigación del Proyecto Galileo informa sobre sus primeras mediciones de distancias a objetos en el cielo en la búsqueda de FANIs basadas en el método de triangulación.
El Proyecto Galileo, bajo mi dirección, busca dilucidar la naturaleza de los FANIs mediante la construcción de observatorios especializados. Los observatorios astronómicos convencionales se centran en una pequeña porción del cielo en cada momento e ignoran los objetos que se mueven en la atmósfera terrestre (y que, por lo tanto, se comportan de manera diferente a los meteoros). Los observatorios del Proyecto Galileo ofrecen una arquitectura innovadora, en la que un conjunto de cámaras infrarrojas, cámaras de luz visible, sensores de radio y micrófonos acústicos monitorean todo el cielo en todo momento. Nuestro instrumento principal es el llamado «Dalek», un conjunto de cámaras infrarrojas o de luz visible.
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El sistema infrarrojo Dalek se compone de un conjunto de ocho cámaras LWIR. Siete cámaras apuntan hacia afuera, describiendo un círculo con una elevación aproximada de 30 grados, y una octava cámara, de campo más amplio, apunta al cenit. (Crédito de la imagen: A. Loeb et al. 2026) |
El sistema infrarrojo Dalek cuenta con ocho sensores FLIR LWIR Boson de 640 × 512 píxeles que cubren la banda de longitud de onda entre 7,5 y 13,5 micras. Siete de estos sensores tienen un campo de visión de 50 grados y están distribuidos en un círculo orientado hacia afuera con una elevación de 30 grados. Una octava cámara IR Boson está orientada hacia el cenit. Esta configuración proporciona una cobertura azimutal de 360 grados y una cobertura de elevación de 160 grados, lo que permite monitorizar prácticamente todo el cielo en todo momento.
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El campo de visión de los Daleks en los Observatorios Galileo incluye la unión de los campos de visión de las ocho cámaras para un solo Dalek, y la superposición entre cámaras vecinas. (Crédito de la imagen: A. Loeb et al. 2026) |
Hasta la fecha, se han construido tres Observatorios Galileo: el primero en Massachusetts, el segundo en Pensilvania y el tercero en Nevada. El tercer observatorio incluye tres sitios de observación en Las Vegas, a los que nos referimos como Sphere (Latitud: 36,121 grados, Longitud: -115,161 grados), Hideout (Latitud: 36,072 grados, Longitud: -115,066 grados) y Wildhorse (Latitud: 36,057 grados, Longitud: -115,079 grados). Sphere se encuentra a 10,1 km de cada uno de los otros dos, que están separados por 2,0 km, por lo que la red es fuertemente asimétrica: el par Hideout-Wildhorse limita el alcance menos que cualquiera de ellos con respecto a Sphere. Cada una de estas estaciones está equipada con cámaras de infrarrojo de onda larga (LWIR) de gran angular que registran continuamente el cielo de cada sitio a 10 grados sobre el horizonte. Cada sitio opera de forma autónoma, con computación perimetral integrada, sincronización sincronizada por GPS y gestión térmica automatizada. En uno de los emplazamientos, Hideout, un sistema de vigilancia dependiente automática por radiodifusión (ADS-B) rastrea la posición de las aeronaves.
Un logro importante que permitió a los Observatorios Galileo producir datos científicos fiables fueron las pruebas de latencia y la calibración de las cámaras Dalek. La calibración intrínseca consiste en determinar la distancia focal, el centro de la imagen óptica y los coeficientes de distorsión que modelan la lente de la cámara. La calibración extrínseca busca determinar la posición y orientación de la cámara en el espacio con respecto a un sistema de referencia terrestre. Para el procedimiento de calibración extrínseca, utilizamos las trayectorias de aeronaves ADS-B como fuentes de referencia en ausencia de estrellas o puntos de referencia fijos en el campo de visión de la cámara, y el esquema de asociación de trayectorias multisensor que determina qué detecciones pertenecen al mismo objeto.
Uno de los mayores desafíos de la triangulación es asociar el mismo objeto visto desde diferentes cámaras. Cuando tenemos objetos con posiciones reales conocidas (por ejemplo, aeronaves, la Luna o el Sol), podemos identificarlos en nuestras trayectorias observadas proyectando sus posiciones 3D en el mapa de píxeles 2D de la cámara y luego compararlas con nuestras trayectorias detectadas. Una vez identificados, podemos realizar la triangulación de estos objetos si comparten identificadores y se superponen en el tiempo. Sin embargo, este enfoque se limita a objetos identificados, lo que restringe la detección de FANIs. Para extender la triangulación de posición a cualquier objeto, incluidos los FANIs, desarrollamos una estrategia que identifica trayectorias coincidentes en múltiples cámaras. Seleccionar objetos vistos simultáneamente por diferentes cámaras plantea el desafío de evitar la confusión de profundidad, ya que los objetos con líneas de visión que se cruzan o casi se cruzan pueden generar falsos positivos.
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Diagrama de intersección de líneas de visión para la asociación de pistas. En el panel izquierdo se muestran las detecciones correctamente asociadas del mismo objeto X desde diferentes ubicaciones Sj . En el panel derecho, se presenta un caso desfavorable donde las líneas de visión que se cruzan de diferentes objetos Oj localizan un objeto virtual en el espacio 3D. (Crédito de la imagen: A. Loeb et al., 2026) |
Nuestro análisis preliminar involucra objetos triangulados durante la semana del 24 al 30 de mayo de 2026. Para caracterizar las trayectorias trianguladas, mostramos las propiedades cinemáticas promedio de dichos objetos en cuatro planos diferentes: (i) velocidad versus aceleración, (ii) longitud de trayectoria versus velocidad, (iii) longitud de trayectoria versus aceleración y (iv) velocidad versus altitud. Las trayectorias abarcan velocidades de hasta 298 metros por segundo, y las aceleraciones pueden llegar hasta 18 metros por segundo al cuadrado. Las trayectorias se siguieron hasta 27 kilómetros (con una mediana de 3,9 kilómetros) y se observaron a altitudes entre 3 y 12,4 kilómetros.
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Distribución cinemática de los 365 objetos resueltos en los tres sitios con al menos 201 muestras, en cuatro proyecciones de la misma tabla: velocidad frente a aceleración, longitud de trayectoria frente a velocidad, longitud de trayectoria frente a aceleración y velocidad frente a altitud. Los objetos vinculados a una fuente de datos de referencia se muestran separados de los que no lo están. (Crédito de la imagen: A. Loeb et al. 2026) |
Hemos identificado dos poblaciones distintas y separadas entre sí. Un grupo estaba compuesto principalmente por aeronaves identificadas (284), aunque también encontramos 17 objetos no identificados con características similares. El otro grupo contenía únicamente objetos que no pudieron vincularse a aeronaves conocidas (64). Tras su análisis, descubrimos que estos objetos eran pequeñas nubes.
Las aeronaves identificadas alcanzan velocidades de entre 116 y 298 metros por segundo, mientras que las nubes se desplazan en concordancia con la velocidad del viento y se mantienen por debajo de los 30 metros por segundo. Esta diferencia de velocidad también se refleja en la diferencia de longitud de trayectoria: las aeronaves se rastrean durante más de 1 kilómetro (mediana de 4,8 kilómetros), mientras que las nubes rara vez se siguen durante tanto tiempo (mediana de 0,18 kilómetros). Las nubes pequeñas suelen desplazarse a una altitud de entre 3 y 5 kilómetros, mientras que las aeronaves se observan principalmente a la altitud de crucero, alrededor de los 10 kilómetros (mediana de 10,5 kilómetros).
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Un objeto visto simultáneamente en toda la red Galileo. Cada panel muestra la vista desde una cámara participante en el mismo instante, siendo la detección visible en la cámara Sphere-8 y en las cámaras 7 de Hideout y Wildhorse. (Crédito de la imagen: A. Loeb et al. 2026) |
En la búsqueda de FANIss, priorizamos no asumir ninguna trayectoria global al triangular. Si bien esto evita imponer una trayectoria determinada a un objeto, conlleva la pérdida de datos ruidosos. En consecuencia, un cálculo de diferenciación tradicional de velocidad y aceleración sobreestima estos valores. Nuestro nuevo artículo demuestra que la aplicación de una función de suavizado simple permite una mejor recuperación de las velocidades y aceleraciones de las aeronaves.
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Recortes de ejemplos de objetos triangulados, vistos desde los tres sitios (de arriba abajo: Sphere, Hideout y Wildhorse). Los paneles muestran, de izquierda a derecha, objetos no identificados a baja velocidad (inferior a 30 metros por segundo), aeronaves identificadas y objetos no identificados a alta velocidad (superior a 100 metros por segundo). Para cada objeto, la velocidad y la distancia al punto medio de los sitios se indican sobre los recortes correspondientes. (Crédito de la imagen: A. Loeb et al., 2026) |
En resumen, el nuevo artículo —disponible aquí— muestra los primeros resultados de un proceso de triangulación que no presupone la forma de la trayectoria de un objeto. Nuestro sistema de triangulación recupera las posiciones tridimensionales de los objetos vistos simultáneamente desde dos o más sitios, minimizando la distancia cuadrática ponderada a las líneas de visión en cada instante, ponderando cada cámara según su propia incertidumbre de apuntamiento y su alcance al objetivo. Validado con aeronaves ADS-B, este método recupera distancias con una precisión del 5% para cada una de las aeronaves resueltas desde tres sitios (el 66% de ellas con una precisión del 1%) y para el 83% de las 5626 resueltas desde un solo par de sitios (el 40% con una precisión del 1%), con un error de distancia relativa medio del 1,4%; las velocidades se recuperan con una precisión del 5% para el 78% y el 63% de ellas, respectivamente.
La población triangulada se separa en el espacio de fase cinemática sin necesidad de identificación. De los 365 objetos detectados en tres sitios con al menos 201 muestras, 301 se ubican en una trayectoria similar a la de una aeronave, a una velocidad de 116–298 metros por segundo y una altitud media de 10,6 kilómetros (284 de ellos confirmados por ADS-B y 17 sin identificar), mientras que 64 objetos sin identificar se encuentran a menos de 30 metros por segundo a una altitud de 3–5 kilómetros y, tras la inspección, parecen pequeñas nubes. Ningún objeto se encuentra entre los dos grupos, por lo que la matriz separa las poblaciones dominantes basándose únicamente en la dinámica.
Cualquier afirmación sobre la población de objetos no identificados debe hacerse en relación con un tamaño, alcance y contraste determinados, ya que la sensibilidad del detector está condicionada por el tamaño aparente y el contraste térmico de los objetos con respecto al cielo. Durante la semana analizada no se identificó ningún objeto que no fuera natural o artificial.
Los resultados de la triangulación son prometedores. La precisión demostrada es la necesaria para respaldar una afirmación fundamentada sobre una trayectoria anómala, en caso de que se encontrara. El análisis del archivo grabado continúa. ¡Lo mejor está por venir!
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El Proyecto Galileo está diseñando su cuarto observatorio en la antigua residencia de Carl Sagan en Ithaca, Nueva York. El diseño de este observatorio será único, con el objetivo de detectar orbes FANIs mediante imágenes de alta resolución y el análisis de su espectro para inferir su composición. El concepto del observatorio de imágenes de orbes se describió por primera vez aquí.
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Vivimos tiempos apasionantes. El Proyecto Galileo demuestra que no necesitamos informantes sobre fenómenos aéreos no identificados para saber qué hay en el cielo. Basta con mirar hacia arriba. La verdad sobre el terreno no vendrá dictada por tuits virales en las redes sociales, sino por las pruebas.
Modificado por orbitaceromendoza
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