Pesquisadores revelam uma câmera infravermelha com IA em busca de extraterrestres no céu

Em 2021, o Gabinete do Diretor de Inteligência Nacional (ODNI) divulgou um relatório detalhando informações recentemente desclassificadas sobre Fenômenos Aéreos Não Identificados (UAP).

Desde então, o Departamento de Defesa divulga relatórios anuais sobre UAPs por meio do All-domain Anomaly Resolution Office (AARO). No entanto, ainda há escassez de dados científicos disponíveis ao público.

Para abordar isso, um novo estudo liderado pelo Centro Harvard-Smithsonian de Astrofísica (CfA) e pelo Projeto Galileo propõe uma Câmera Infravermelha de Todo o Céu (Dalek) para procurar por possíveis indicações de naves extraterrestres.

O estudo foi liderado por Laura Domine, membro da bolsa de pós-doutorado Keto-Galileo da Universidade de Harvard e pesquisadora do Projeto Galileo.

Ela foi acompanhada por colegas pesquisadores do CfA, do Projeto Galileo, do Observatório Whitin, da Coalizão Científica para Estudos de UAPs e da Atlas Lens Co.

O artigo resumindo a proposta foi apresentado na Conferência de Ciência Lunar e Planetária de 2025 (2025 LPSC), que ocorreu de 10 a 14 de março em The Woodlands, Texas.

O instrumento que eles descrevem em seu artigo é apelidado de Dalek, devido à sua semelhança com os antagonistas mecânicos da franquia Doctor Who (imagem acima). Este instrumento baseia-se nas recomendações feitas pela NASA em um estudo independente de 2023, onde afirmaram:

Sensores futuros, especialmente projetados para detecção de UAPs, devem ser projetados para se ajustar em escalas de tempo de milissegundos, a fim de auxiliar em uma melhor detecção. Em sincronia, os sistemas de alerta devem detectar e compartilhar informações transitórias de forma rápida e uniforme… Plataformas multissensores são importantes para fornecer uma imagem completa de um evento de UAP. O movimento de um objeto deve ser registrado, bem como sua forma (dados de imagem), cor (dados multiespectrais ou hiperespectrais) e quaisquer sons e outras características.

O artigo detalha este observatório terrestre multimodal e multiespectral, o primeiro instrumento a passar por comissionamento no local de desenvolvimento do Instituto Galileo, e o processo de calibração.

O Professor Avi Loeb , Professor Frank B. Baird Jr. de Ciências na Universidade de Harvard, Diretor do Instituto de Teoria e Computação (2007-presente) do CfA, também é o Chefe do Projeto Galileo (2021-presente). Como ele disse ao Universe Today por e-mail:

Frequentemente, os dados do governo dos EUA são classificados, seja porque foram coletados por sensores classificados, seja porque não são totalmente compreendidos e podem ser potencialmente relevantes para a segurança nacional. Em caso de dúvida, os dados não são divulgados ao público ou à comunidade científica. No entanto, o céu não é classificado, e por isso o Projeto Galileo está operando um observatório de todo o céu na Universidade de Harvard e construindo outros dois observatórios na Pensilvânia e em Nevada, que buscam objetos anômalos nas faixas de infravermelho, óptico, rádio e áudio.

Como Loeb detalhou, esses três observatórios detectam cerca de 100.000 objetos por mês cada e já obtiveram dados sobre cerca de 1 milhão de objetos. Este é o maior banco de dados sistematicamente reunido sobre NEOs, que o Projeto Galileo analisa usando software de aprendizado de máquina.

Este software consiste em um modelo You Only Look Once (YOLO) para detecção de objetos e um algoritmo Simple Online and Realtime Tracking (SORT) para reconstrução de trajetória.

Esses algoritmos são treinados em objetos familiares (aviões, drones, balões, pássaros, satélites, etc.), o que lhes permite classificar todos os UAPs observados e detectar valores discrepantes. Além disso, o artigo contém um resumo dos primeiros cinco meses de operação do observatório.

Como a equipe afirmou em seu artigo, cerca de 500.000 objetos foram detectados nesse período. Cerca de 16% das trajetórias reconstruídas (~80.000) foram sinalizadas como discrepantes com um nível de confiança de 95% e examinadas manualmente com imagens infravermelhas.

Destas, 144 trajetórias permaneceram ambíguas, as quais, segundo eles, provavelmente são objetos comuns que não podem ser classificados sem informações, distância e outros dados de sensores. Loeb disse:

Nos primeiros cinco meses de comissionamento dos dados relatados neste artigo, estudamos meio milhão de objetos e avaliamos nossa capacidade de classificá-los sem informações de distância. No futuro, esperamos medir distâncias a objetos com base em triangulação por múltiplos detectores espaçados dentro de cada observatório. Isso nos permitirá determinar a velocidade e a aceleração de vários tipos de objetos e identificar claramente os anômalos.

Em comparação, estudos classificados realizados por agências governamentais como a AARO — que muitas vezes podem aproveitar estimativas de distância de dados de radar e múltiplos sensores — relataram que cerca de 3% dos casos trazidos à sua atenção permaneceram ambíguos.

O objetivo final, disse Loeb, é encontrar os poucos (se houver) valores discrepantes que possam ser considerados evidências de uma espécie tecnologicamente avançada (também conhecidas como tecnoassinaturas). Loeb disse:

Nosso objetivo é verificar se há objetos que apresentem características ou formas anômalas de voo. Mesmo que um em um milhão demonstrasse capacidades além das tecnologias criadas pelo homem, isso constituiria a maior descoberta científica já feita.

Tal objeto poderia sugerir a existência de uma civilização tecnológica extraterrestre, da qual poderíamos aprender sobre ciência e tecnologia mais avançadas do que as que os humanos desenvolveram ao longo do século passado.