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Determinada a aplicar rigor científico em sua busca por fenômenos anômalos não identificados (UAP, na sigla em inglês), a equipe do Projeto Galileo se comprometeu a vasculhar dados do céu inteiro, 24 horas por dia. E isso só é possível graças aos avanços recentes da inteligência artificial (IA).
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Vamos por partes. Primeiro, UAP. Nós, meros mortais, chamamos isso de objetos voadores não-identificados (OVNIs). Segundo, Projeto Galileo. Criado por Avi Loeb (astrofísico teórico e professor de Harvard), o projeto faz parte do Centro de Astrofísica Harvard & Smithsonian. Agora, a caça aos OVNIs.
Projeto de Harvard conta com a ajuda da IA para identificar OVNIs (e, quem sabe, extraterrestres)
O Projeto Galileo constrói uma espécie de detector de UAP/OVNIs. Para você ter ideia, o conjunto de equipamentos do projeto inclui:
- Sensores acústicos;
- Analisador de espectro de radiofrequência;
- Contador de partículas carregadas;
- Estação meteorológica com magnetômetro;
- Várias câmeras (incluindo oito infravermelhas instaladas numa cúpula de 50 centímetros de diâmetro).
Laura Dominé e seus colegas pesquisadores estão dispostos a considerar todas as explicações para as anomalias que possam descobrir. Para eles, isso significa estar aberto à possibilidade de encontrar OVNIs com sinais de vida extraterrestre inteligente.
Mesmo pesquisas bem-intencionadas sobre UAPs ainda lidam com poucos dados. Ufólogos atuam mais como detetives do que como cientistas, examinando relatos fragmentados de testemunhas que muitas vezes não compreendem bem o que viram. O observatório do Projeto Galileo pretende mudar isso.
- Como? Ampliando radicalmente a quantidade de dados sobre possíveis UAPs. E estabelecendo uma base científica para estudá-los.
Por dentro do Projeto Galileo
Os instrumentos do observatório coletam informações do céu sem parar. Mas nada interessante acontece na maior parte do tempo.
Por isso, o plano é que o software cumpra duas funções: 1) filtrar os fenômenos aéreos facilmente identificáveis; e 2) se concentrar nas anomalias, enviando-as para humanos analisarem.
Laura Dominé e Richard Cloete, o primeiro pós-doutorando contratado por Avi Loeb para o Projeto Galileo, usam programas de visão computacional de código aberto. É o mesmo tipo usado em carros autônomos. Mas o projeto traz obstáculos bem diferentes.
Obstáculos ao deixar IA ajudar na caça a OVNIs
Na abordagem tradicional de aprendizado de máquina, um modelo de IA aprende a reconhecer um gato após “ver” muitas imagens de gatos, por exemplo. Mas um UAP não é algo definido por características específicas. Isto é, pode ser algo jamais visto por alguém antes.
“Não sabemos o que estamos procurando”, resume Cloete, em entrevista à Bloomberg. “Não sabemos nada sobre seus movimentos. Esse é exatamente o objetivo do projeto – definir o que é um UAP.”
Qual foi a solução encontrada? Dominé, Cloete e o restante da equipe – três outros membros fixos no observatório e cerca de uma dúzia de voluntários – treinam o software para reconhecer o que é normal no céu. Ou seja, os modelos saberão o que é um gato ao aprender tudo o que não é um gato.
- Cloete lidera a construção de bancos de dados abissais de imagens reais e geradas por computador de todos os objetos aéreos conhecidos.
Esse acervo inclui imagens aéreas capturadas pelo observatório. Para complementar, Cloete usa um programa de animação de código aberto chamado Blender (sim, o mesmo usado em Flow, animação vencedora do Oscar). Para quê? Gerar milhares de imagens de aviões, drones, dirigíveis, pássaros.
As sessões de treinamento ocorreram em blocos de 12 a 24 horas no Cannon Compute Cluster de Harvard. É um conjunto de centenas de servidores interconectados e unidades de processamento gráfico (GPUs) otimizadas para IA, espalhados por três data centers na região.
Próximos passos
O objetivo é desenvolver software semelhante para todos os instrumentos. E, depois, sincronizá-los. Assim, o observatório inteiro iria reagir em tempo real ao detectar OVNIs e demais tipos de anomalia.
Seria assim: quando um dos sensores captasse algo interessante, uma câmera especial com zoom seria direcionada para aquele ponto do céu e o restante do observatório começaria a salvar dados.
Em janeiro, Laura publicou um artigo, coautorado por Cloete, Loeb, Biswas e outros, com base nos dados do conjunto de câmeras infravermelhas do observatório. O software conseguiu identificar 36% dos aviões captados pelas câmeras.
A pesquisadora prevê que o observatório Galileo deverá ser capaz de detectar anomalias com confiança, a partir de todos os seus sensores, dentro de um ou dois anos.
Contexto e outros projetos
Historicamente, procurar evidências de que alienígenas enviam algum tipo de tecnologia avançada para a Terra envolvia examinar fotos borradas ou levar a sério relatos de testemunhas sobre humanoides estranhos. Ou seja, é uma área infestada de fraudes e aberta a pensamentos ocultistas.
No entanto, em 16 de dezembro de 2017, uma reportagem do New York Times revelou que o Departamento de Defesa estudava secretamente os UAPs.
Além disso, a disponibilidade de ferramentas de IA cada vez mais avançadas coincidiu com uma mudança cultural mais profunda. A guinada ocorreu por conta de uma série de divulgações do Departamento de Defesa dos EUA sobre suas próprias pesquisas em ufologia.
Com isso, a comunidade de acadêmicos respeitáveis caçadores de alienígenas, embora ainda pequena, não ficou mais confinada às margens da ciência.
- Programas de pesquisa semelhantes ao Projeto Galileo surgiram no Wellesley College, na Universidade de Würzburg, na Alemanha, no Instituto Nórdico de Física Teórica e até no Pentágono.
Leia mais:
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O Pentágono acompanha de perto o Projeto Galileo. Até agora, o Escritório de Resolução de Anomalias em Todos os Domínios (AARO, na sigla em inglês) examinou mais de 1,8 mil relatos de avistamentos de UAPs, a maioria feita por membros das forças armadas.
Ao cruzar informações dos avistamentos com outras fontes de dados do governo, como registros meteorológicos e de voo, os pesquisadores determinaram que centenas desses casos têm explicações simples. Por exemplo: balões, nuvens, drones.
O AARO colaborou com pesquisadores do Instituto de Pesquisa da Georgia Tech para desenvolver seu próprio conjunto de sensores e software, chamado Government Radar Multispectral Interrogator (ou só Gremlin, para facilitar).
A maioria dos detalhes do projeto permanece em segredo. Mas as poucas informações divulgadas mostram que o sistema consiste em equipamentos semelhantes aos do Projeto Galileo, de Harvard. São:
- Radar;
- Antenas de rádio e telescópios (coletam imagens visuais e infravermelhas, além de radiação eletromagnética).
Assim como a equipe de Harvard, o AARO desenvolve um software personalizado de aprendizado de máquina para detectar OVNIs. A ver quem será o primeiro a gritar: “já chegou o disco voador!”
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