Гарвард охотится за НЛО: новая обсерватория использует ИИ для поиска аномальных явлений

19.05.2025 15:05:00 | iXBT.com

В Гарвардском университете функционирует специализированная обсерватория, ведущая непрерывное наблюдение за небом с целью выявления неопознанных аномальных явлений. Инициированный в 2021 году физиком-теоретиком Ави Лоебом, проект Galileo использует передовые методы машинного обучения и сенсорные технологии для анализа атмосферных аномалий.

Изображение сгенерировано Grok

Главная участница проекта — Гарранс Домине, исследовательница с образованием в Политехнической школе Парижа и Стэнфордском университете, где она изучала свойства нейтрино. Отказавшись от традиционной академической карьеры, Домине сосредоточилась на разработке методологии для изучения UAP. Обсерватория оснащена комплексом датчиков, включая инфракрасные камеры, спектрометры, магнитометры и счётчики частиц, которые собирают данные в реальном времени. Основным инструментом анализа является искусственный интеллект (ИИ), обрабатывающий массивы данных для дифференциации известных объектов (самолётов, дронов, птиц) от потенциальных аномалий.

Ричард Клоут, инженер с опытом в радиотехнике и разработке баз данных, руководит созданием обширного каталога объектов, включающего как реальные, так и синтетические модели, сгенерированные с использованием программного обеспечения Blender. Этот каталог используется для обучения алгоритмов, которые идентифицируют стандартные небесные и атмосферные явления, позволяя выделять отклонения от нормы. При обнаружении аномалии система автоматически активирует дополнительные сенсоры и сохраняет данные для последующего анализа на вычислительных кластерах Гарварда.

Цель проекта Galileo — не подтверждение гипотезы о внеземной жизни, а применение эмпирических методов для изучения необъяснённых явлений. Ави Лоеб, известный гипотезой об искусственном происхождении межзвёздного объекта «Оумуамуа», подчёркивает, что масштабы Вселенной требуют открытого подхода к исследованию UAP. Проект опирается на принцип, что систематический сбор и анализ данных может предоставить объективные доказательства или опровергнуть спекулятивные предположения.

Подробнее