На конференции в Техасе представили мультиспектральную обсерваторию Dalek для обнаружения внеземных технологий

В марте на Конференции по лунным и планетным наукам (LPSC), проходившей в Техасе, международная команда учёных из Гарвард-Смитсоновского центра астрофизики (CfA) и проекта «Галилео» представила новую систему для детекции неопознанных воздушных явлений (UAP). Это устройство, получившее название Dalek из-за сходства с роботами из популярного сериала «Доктор Кто», предназначено для восполнения дефицита данных, который сохраняется даже несмотря на регулярные отчёты Пентагона с 2021 года.

Главой проекта выступила Лаура Домин, научный сотрудник Гарвардского университета и активный участник проекта «Галилео». Результаты работы сообщают о создании первой мультиспектральной обсерватории, способной изучать UAP в инфракрасном, оптическом и радиодиапазонах, а также фиксировать звуковые сигналы. Разработка следует рекомендациям NASA, в которых подчёркнута необходимость в датчиках, способных мгновенно адаптироваться, интегрировать данные с различных сенсоров и фиксировать движение, форму, окраску и звук объектов.

На конференции в Техасе представили мультиспектральную обсерваторию Dalek для обнаружения внеземных технологий
Слева: чертёж конструкции массива ИК-камер Dalek. Справа: фотография Dalek, собранного на месте разработки. Источник: Sensors (2025). DOI: 10.3390/s25030783

«Данные, которыми располагают правительственные структуры, зачастую остаются засекреченными из-за ограничений в доступе к сенсорам или потенциальных угроз национальной безопасности, — объяснил в интервью профессор Ави Лёб, возглавляющий проект «Галилео». — Однако небо не закрыто для исследований. Наши обсерватории в Гарварде, Пенсильвании и Неваде ежемесячно регистрируют около 100 000 объектов. Благодаря методам машинного обучения мы создали крупнейшую базу данных об околоземных объектах».

За первые пять месяцев работы система Dalek зафиксировала 500 000 объектов. С применением алгоритмов YOLO и SORT, обученных для идентификации самолётов, дронов, спутников и птиц, было выявлено, что 16% траекторий (примерно 80 000) представляют собой аномалии с вероятностью 95%. После ручного анализа 144 случая остались без объяснения — вероятно, из-за нехватки информации о дистанции или дополнительных характеристик. В правительственных отчётах, таких как AARO, только 3% зарегистрированных случаев остаются неклассифицированными, несмотря на использование радаров и разнообразных сенсоров.

«Если среди стольких объектов найдётся хоть один, обладающий аномальными свойствами, это будет величайшим открытием в истории, — заметил Лёб. — Мы ищем следы технологий, превосходящих человеческие разработки. Нахождение даже одного подобного объекта предоставит нам знания о науке и инженерии, значительно опережающих наше текущее понимание».

Следующим этапом работы станет внедрение триангуляции для расчёта расстояний между объектами через использование нескольких детекторов в рамках одной обсерватории. Это позволит точнее вычислять скорость и ускорение UAP, помогая отличить известные явления от потенциальных «технологических анамалий».

 

Источник: iXBT

Читайте также