Инфракрасная ИИ камера предложила сканировать небо Земли на предмет знаков инопланетных посетителей

В 2021 году Управление директора National Intelligence (ODNI) опубликовало отчет, в котором подробно рассказывается о недавно рассекреченной информации о Неизвестных воздушных явлениях (UAP).

С тех пор, Министерство обороны выпустило Годовые отчеты на UAP через All-Domain AnoMALE ANOMALE AROMALE. Тем не менее, все еще не хватает общедоступных научных данных. предлагает инфракрасную камеру с полным небом (DALEK) для поиска потенциальных признаков внеземного космического корабля.

Исследование проводилось Лорой Домин, члена Кето-Галилео Постдокторского стипендиата в Университете Харварда и с исследовательским проектом с помощью Galile-Prestio Project!-Gali-Project! С началом Propto!-GALI-Project! С помощью GALILO! С Начальника! С Начальника-в-исследователь с помощью GALILO! ИСПОЛЬЗОВАНИЕ! Single/MREC->

К ней присоединились коллеги-исследователи из CFA, проект Galileo, Обсерватория Whitin, научная коалиция для исследований UAP и Atlas Lens Co. Конференция Planetary Science (2025 LPSC), которая состоялась с 10 по 14 марта в лесах, штат Техас. франшиза (изображение выше). Этот инструмент основан на рекомендациях, сделанных NASA, в независимом исследовании 2023 года, где они заявили:

», специально построенные будущие датчики для обнаружения UAP, чтобы быть разработаны для приспособления на миллисекундные временные рамки, чтобы помочь лучше обнаружить. В блокировке, предупреждающие системы должны быть быстро определять, и для того, чтобы они были, и однородными, и однородными платформами. Записано, а также его форма (данные визуализации), цвет (мультиспектра или гиперспектральные данные) и любые звуки и другие характеристики ». src = «https: //www.sciencealert.comhttps: //www.universetoday.com/assets/1_gilbph-uh5p-z7hdy2x2sa.webp» alt = «слева: механический рисунок в инфракрасной камере (Dalek). width = «1100» height = «402» загрузка = «ленивый»>

«Часто классифицируются правительственные данные США, либо потому, что они были собраны классифицированными датчиками, либо потому, что они не до конца понятны и потенциально могут быть актуальны для национальной безопасности. Когда в целях сомнения, данные не выпускаются для общественного или научного сообщества. Однако небо не наблюдается на других наблюдателях. Пенсильвания и Невада, которые ищут аномальные объекты в инфракрасных, оптических, радио и аудио -полосах. «

Как подробно описано Loeb, эти три обсерватории обнаруживают около 100 000 объектов в месяц и уже получают данные примерно на 1 миллион объектов. Это самая большая база данных, систематически собравшаяся на NEOS, которую проект Galileo анализирует с использованием программного обеспечения для машинного обучения.

Эти алгоритмы обучаются на знакомых объектах (плоскости, дроны, воздушные шары, птицы, спутники и т. Д.), что позволяет им сортировать все наблюдаемые UAP и обнаруживать выбросы. Кроме того, статья содержит краткое изложение первых пяти месяцев обсерватории. Около 16% траекторий, которые они реконструировали (~ 80 000), были помечены как выбросы на уровне достоверности 95% и вручную исследовали с помощью инфракрасных изображений. Сказал Loeb:

«За первые пять месяцев данных в эксплуатации данных, представленных в этой статье, мы изучили полмиллиона объектов и оценили нашу способность классифицировать их без информации о расстоянии. One. «

По сравнению с сравнением, классифицированные исследования, выполняемые правительственными учреждениями, такими как AARO, которые часто могут использовать оценки расстояний по радиолокационным данным и несколькими датчиками-сообщают, что ∼3% случаев, доведенных до их внимания, оставались неоднозначными.

«Наша цель состоит в том, чтобы проверить, есть ли какие-либо объекты, которые демонстрируют аномальные характеристики или формы полета. Даже если бы человек в миллионе показал способности, выходящие за рамки человеческих технологий, это будет создано самым большим научным открытием, когда-либо сделанными. Такой объект мог бы предложить существующие технологические технологии, которые мы можем выработать, более развитые науки, а не развивающиеся науки, а не развивающиеся науки, а не развивающиеся науки, а не развивающиеся науки, а не развивающиеся науки, а не развивающиеся науки, а не развивающиеся в стиле. Century. «

Полная версия их статьи была опубликована в датчиках журнала. Прочитайте оригинальную статью.