Гарвард-Смітсонівський центр астрофізики спільно з дослідницькою ініціативою Galileo Project представили інфрачервону AI-камеру Dalek для спостереження за аномальними об’єктами в небі Землі. Пристрій було презентовано на Конференції з місячної та планетарної науки 2025 року, що відбулася 10–14 березня у Вудлендсі, Техас, повідомляє КРВ.медіа з посиланням на дослідження.
Що таке Dalek і як він працює
Інструмент Dalek — це інфрачервона камера нового покоління, розроблена для спостереження за незвичними об’єктами в атмосфері. Назва апарата походить від героїв науково-фантастичного серіалу Doctor Who через його зовнішню схожість із цими персонажами.
Розробку очолила Лаура Домін, дослідниця програми Keto-Galileo в Гарвардському університеті. Вона працювала у співпраці з фахівцями Центру астрофізики Гарварда-Смітсонівського інституту, обсерваторії Whitin, Коаліції науковців з дослідження UAP (SCU) та компанії Atlas Lens Co.
Dalek відповідає рекомендаціям, викладеним у звіті NASA 2023 року щодо сенсорів для вивчення НЛО. Він має високу частоту зчитування, що дозволяє фіксувати рухи об’єктів на мілісекундному рівні, а також оснащений системою багатоспектрального збору даних — від зображення й кольору до теплового випромінювання.
Galileo Project
Наукова відповідь на засекречені дослідження
Проєкт Galileo був заснований у 2021 році під керівництвом професора Гарвардського університету Аві Льоба як відповідь на відсутність відкритих наукових даних щодо НЛО. Льоб підкреслює, що державні дані часто залишаються засекреченими, бо вони походять від засекречених сенсорів або потенційно становлять інтерес для національної безпеки. Натомість небо — не засекречене, і саме тому Galileo Project вивчає його публічно.
У межах проєкту вже функціонують три обсерваторії — в Массачусетсі, Пенсильванії та Неваді. Вони реєструють близько 100 тисяч об’єктів щомісяця кожна. На сьогодні загальна база спостережень становить приблизно 1 мільйон об’єктів — це найбільша у світі відкрита база даних такого типу.
Як штучний інтелект допомагає аналізувати дані
Для класифікації об’єктів проєкт використовує алгоритми машинного навчання: YOLO (You Only Look Once) для виявлення об’єктів та SORT (Simple Online and Realtime Tracking) — для побудови траєкторій. Ці моделі були натреновані на звичних об’єктах — літаках, дронах, птахах, супутниках, повітряних кулях — і можуть виявляти відхилення від звичних характеристик.
За перші п’ять місяців роботи Dalek зафіксував приблизно 500 тисяч об’єктів. З них 16% (тобто ~80 тисяч) були позначені як потенційні аномалії. Після ручного аналізу залишилося 144 траєкторії, які залишаються незрозумілими через брак даних (відстань, швидкість тощо). Урядові структури, як-от AARO, повідомляють, що в їхній практиці приблизно 3% випадків залишаються незрозумілими, хоча вони мають доступ до радарних і багатосенсорних даних.
Чи свідчать зафіксовані об’єкти про інопланетну активність?
Професор Льоб вважає, що навіть один об’єкт із «неможливими» характеристиками — це шанс на відкриття, що змінить історію науки. За його словами, у майбутньому команда планує впровадити триангуляцію — методику, яка дозволить точно визначати відстані до об’єктів, їхню швидкість і прискорення. Це допоможе точніше ідентифікувати дійсно аномальні явища.
Основна мета дослідників — виявлення так званих техносигнатур — ознак технологічної діяльності позаземних цивілізацій.
«Навіть якщо один з мільйона об’єктів демонструє властивості, що виходять за межі людських технологій, це буде найбільшим науковим відкриттям усіх часів», — підсумував Льоб.
Раніше ми також писали, що українські науковці збирають телескоп для досліджень
