Инфракрасная камера Dalek для всего неба продолжает поиск внеземных техносигнатур

В 2021 году Управление директора национальной разведки (ODNI) США опубликовало доклад с рассекреченной информацией о неопознанных воздушных явлениях (UAP). С тех пор Министерство обороны публикует ежегодные отчеты через Офис по разрешению аномалий во всех средах (AARO). Однако общедоступных научных данных по-прежнему не хватает. Чтобы решить эту проблему, новое исследование под руководством Гарвард-Смитсоновского центра астрофизики (CfA) и проекта «Галилео» предлагает использовать инфракрасную камеру для всего неба (All-Sky Infrared Camera, Dalek) для поиска потенциальных признаков внеземных космических кораблей.

Исследование возглавила Лаура Домин, сотрудница постдокторской стипендии Keto-Galileo в Гарвардском университете и исследователь проекта «Галилео». К работе присоединились коллеги из CfA, проекта «Галилео», обсерватории Уитин, Научной коалиции по изучению UAP и компании Atlas Lens Co. Доклад с изложением их предложения был представлен на Конференции по лунной и планетарной науке 2025 года (LPSC 2025), проходившей с 10 по 14 марта в Вудлендсе, Техас. Полная версия статьи опубликована в журнале Sensors.

Инструмент, описанный в статье, получил прозвище Dalek из-за сходства с машинными антагонистами из франшизы «Доктор Кто». Он основан на рекомендациях NASA, сделанных в независимом исследовании 2023 года, где было заявлено:

«Будущие датчики, специально предназначенные для обнаружения UAP, должны быть спроектированы так, чтобы настраиваться за миллисекунды для лучшего обнаружения. Параллельно системы оповещения должны быстро и единообразно обнаруживать и передавать информацию о кратковременных событиях... Мультисенсорные платформы важны для получения полной картины события UAP. Должны регистрироваться движение объекта, его форма (данные визуализации), цвет (мультиспектральные или гиперспектральные данные), а также любые звуки и другие характеристики».

В статье подробно описывается эта мультимодальная, мультиспектральная наземная обсерватория — первый инструмент, прошедший ввод в эксплуатацию на площадке разработки Института «Галилео», а также процесс его калибровки. Профессор Ави Лёб, профессор науки имени Фрэнка Б. Бэрда-младшего в Гарвардском университете, директор Института теории и вычислений (с 2007 г.) в CfA, также является главой проекта «Галилео» (с 2021 г.). Как он сообщил Universe Today по электронной почте:

«Часто данные правительства США засекречены — либо потому, что они собраны засекреченными датчиками, либо потому, что они не до конца понятны и потенциально могут иметь отношение к национальной безопасности. В случае сомнений данные не публикуются для общественности или научного сообщества. Однако небо не засекречено, поэтому проект «Галилео» управляет обсерваторией для всего неба в Гарвардском университете и строит еще две обсерватории в Пенсильвании и Неваде, которые ищут аномальные объекты в инфракрасном, оптическом, радио- и звуковом диапазонах».

Как пояснил Лёб, каждая из этих трех обсерваторий обнаруживает около 100 000 объектов в месяц, и уже получены данные примерно о 1 миллионе объектов. Это крупнейшая база данных, систематически собранная по околоземным объектам (NEOs), которую проект «Галилео» анализирует с помощью программного обеспечения машинного обучения. Это программное обеспечение состоит из модели You Only Look Once (YOLO) для обнаружения объектов и алгоритма Simple Online and Realtime Tracking (SORT) для восстановления траекторий.

Эти алгоритмы обучаются на известных объектах (самолеты, дроны, воздушные шары, птицы, спутники и т.д.), что позволяет им сортировать все наблюдаемые UAP и выявлять аномалии. Кроме того, в статье приведен обзор первых пяти месяцев работы обсерватории. Как заявила команда в своей статье, за этот период было обнаружено около 500 000 объектов. Примерно 16% восстановленных траекторий (~80 000) были помечены как аномалии с уровнем достоверности 95% и вручную изучены с помощью инфракрасных изображений.

Из них 144 траектории остались неопределенными, что, по мнению исследователей, вероятно, связано с обычными объектами, которые невозможно классифицировать дальше без информации о расстоянии и данных других датчиков. Лёб сказал:

«В первые пять месяцев ввода в эксплуатацию, данные по которым представлены в этой статье, мы изучили полмиллиона объектов и оценили нашу способность классифицировать их без информации о расстоянии. В будущем мы надеемся измерять расстояния до объектов на основе триангуляции с помощью нескольких детекторов, разнесенных в пространстве внутри каждой обсерватории. Это позволит нам определять скорость и ускорение различных типов объектов и четко идентифицировать аномальные».

Для сравнения, засекреченные исследования, проводимые государственными учреждениями, такими как AARO, — которые часто могут использовать оценки расстояний на основе данных радаров и нескольких датчиков — сообщали, что ~3% случаев, поступивших к ним на рассмотрение, оставались неопределенными.

Конечная цель, по словам Лёба, — найти те немногие (если они есть) аномалии, которые можно было бы считать свидетельством существования технологически развитого вида (техносигнатуры). Лёб сказал:

«Наша цель — проверить, есть ли какие-либо объекты, демонстрирующие аномальные летные характеристики или формы. Даже если один на миллион окажется обладающим способностями, превосходящими созданные человеком технологии, это станет величайшим научным открытием из когда-либо сделанных. Такой объект мог бы указывать на существование внеземной технологической цивилизации, у которой мы можем научиться более передовой науке и технологиям, чем те, что люди разработали за последнее столетие».