В Гарвардском университете действует специализированная обсерватория, которая осуществляет постоянное наблюдение за небесной сферой для идентификации неопознанных аномальных явлений. Инициатива, стартовавшая в 2021 году под руководством физика-теоретика Ави Лоеба, под названием проект Galileo, применяет передовые алгоритмы машинного обучения и сенсорные технологии для выявления и анализа атмосферных аномалий.
.jpg "Гарвард ищет НЛО: новая обсерватория применяет ИИ для изучения необычных явлений")
Ключевую роль в проекте играет Гарранс Домине, исследовательница, получившая образование в Политехнической школе Парижа и Стэнфордском университете, где развивала знания о свойствах нейтрино. Отклонившись от традиционной академической траектории, она сосредоточилась на изучении аномальных явлений, известных как UAP. Обсерватория оборудована сложной системой датчиков: от инфракрасных камер до спектрометров и магнитометров, которые фиксируют данные в режиме реального времени. Искусственный интеллект (ИИ) выступает основным аналитическим инструментом, обрабатывающим большие объёмы данных для отделения привычных объектов (таких как самолёты и птицы) от потенциально аномальных явлений.
Ричард Клоут, инженер с опытом в радиотехнике и работе с базами данных, возглавляет создание исчерпывающего каталога объектов, содержащего как реальные данные, так и синтезированные модели, сформированные с помощью программы Blender. Этот каталог служит для обучения алгоритмов, которые определяют стандарты небесных и атмосферных явлений, помогая выделить необычные отклонения. При обнаружении аномалии система автоматически активирует дополнительные датчики и фиксирует данные для последующего анализа на вычислительных кластерах Гарварда.
Основной задачей проекта Galileo является не доказательство существования внеземной жизни, а внедрение эмпирических методов для детального изучения необъяснённых явлений. Ави Лоеб, прославившийся гипотезой об искусственном происхождении межзвёздного объекта «Оумуамуа», акцентирует внимание на том, что масштабы Вселенной требуют открытого подхода к исследованию UAP. Проект основывается на идее, что систематический сбор и анализ данных может предоставить объективные доказательства или опровергнуть различные предположения.
Источник: iXBT
