Гарвард больше не является просто храмом традиционной науки. В лесах Массачусетса группа физиков и специалистов по информатике переосмысливает исследование НЛО — одну из самых противоречивых и увлекательных областей, — но не ждите никаких нелепых теорий заговора или фантастических историй о похищениях инопланетянами. Может быть.
Il Проект Галилео, движимый физиком Ави Леб, применяет строгий научный метод к поиску неопознанных воздушных явлений, с фундаментальной помощью: искусственный интеллект. Инфракрасные камеры, акустические датчики и алгоритмы машинного обучения работают вместе, чтобы каталогизировать все, что проходит над нашими головами, в поисках той самой аномалии, которая может изменить историю.
Ави Леб Это, безусловно, не новое имя для тех, кто следит за научным исследованием неизведанного. Профессор астрофизики из Гарварда, уже известный своими спорными, но научно обоснованными теориями, стал центральной фигурой в исследовании НЛО после того, как в 2018 году выдвинул гипотезу о том, что межзвездный объект «Оумуамуа» мог быть инопланетным зондом. Теория, которая вызвала резкую критику со стороны более консервативного научного сообщества, но в то же время привлекла внимание общественности (и некоторых богатых частных финансистов).
С тех пор Лёб превратил то, что казалось провокацией, в серьезную программу научных исследований. И с решительно новаторским подходом: если вы хотите найти доказательства внеземной жизни, ищите их не только в глубинах космоса, но и здесь, в нашей атмосфере, или в глубинах океана, с передовыми инструментами и новым грозным союзником.
Смена парадигмы в исследовании НЛО
Терминология самой дисциплины меняется, отражая новый научный подход. Сегодня, как вы знаете, эксперты предпочитают говорить о УАП (Неопознанные воздушные явления – Неопознанные воздушные явления) вместо НЛО (Неопознанные летающие объекты). Это не лингвистическая аффектация, а попытка освободить эту область исследований от сенсационных коннотаций, которые сопровождали ее на протяжении десятилетий.
Однако, если отвлечься от названий, суть исследований НЛО остается неизменной: изучение воздушных явлений, не поддающихся общепринятым объяснениям, с использованием строгих научных методов и передовых технологий. И именно эта субстанция переживает возрождение благодаря решающему вкладу искусственного интеллекта.
На протяжении десятилетий исследования НЛО основывались на свидетельствах очевидцев, зачастую на некачественных фотографиях или видео, а также на субъективных интерпретациях. Благодатная почва для ошибочных наблюдений, оптических иллюзий, а иногда и откровенных мистификаций. Такой подход может вызвать лишь скептицизм в основном научном сообществе.
Сегодня, благодаря искусственному интеллекту и все более совершенным датчикам, исследования НЛО наконец-то обретают точность и объективность, необходимые для того, чтобы их серьезно воспринимала официальная наука. И результаты, возможно, не заставят себя долго ждать.
Обсерватория проекта Галилео
В основе проекта «Галилео» лежит скромная, но мощная обсерватория, расположенная в лесах Массачусетса, примерно в получасе езды от Бостона. На первый взгляд это может показаться не особенно впечатляющим: набор камер, акустических датчиков, анализаторов радиоспектра, счетчиков частиц, метеостанций и магнитометров. Но именно эта интегрированная сеть датчиков, подключенная к мощным алгоритмам искусственного интеллекта, представляет собой революцию в области исследования НЛО.
В отличие от традиционных астрономических обсерваторий, которые фокусируются на ограниченных участках неба и объектах на больших расстояниях, обсерватория проекта «Галилео» круглосуточно следит за всем небом, выискивая аномалии в атмосфере Земли. Подход, который был бы невозможен без помощи искусственного интеллекта, способного обрабатывать огромный объем данных, генерируемых различными датчиками.
Лаура Домине, блестящий физик-постдокторант, который решил присоединиться к команде Лёба после изучения нейтрино в Стэнфорде, объясняет, что ИИ занимает центральное место в их работе. «Это единственный способ решить эту проблему», — убежден он. Домине принимает особое участие в разработке алгоритмов, фильтрующих данные, собираемые инфракрасными камерами обсерватории.
Но как на самом деле работает ИИ в исследовании НЛО?
Команда проекта Galileo использует программное обеспечение для компьютерного зрения с открытым исходным кодом, похожее на то, что используется в беспилотных автомобилях (недавнее изобретение могли бы помочь в дальнейшем). Эти алгоритмы обучены распознавать обычные объекты в небе: самолеты, птиц, насекомых, дроны, спутники и другие объекты, которые можно спутать с аномальными явлениями.
Проблема, как он объясняет, Ричард Клоэте, ученого-компьютерщика из Кембриджского университета, который курирует разработку программного обеспечения, является особенно сложной. В отличие от других проблем компьютерного зрения, в этом случае вы не знаете точно, что ищете.
«Мы не знаем характеристик UAP, мы не знаем, как он движется. Именно в этом и заключается цель проекта: определить, что такое UAP», — подчеркивает Клоэте.
Поэтому принятый подход заключается в следующем: научить ИИ распознавать все «нормальное» в небе, чтобы затем методом исключения определить то, что не попадает ни в одну известную категорию. На практике алгоритмы создают «перепись неба» — подробный каталог всего, что обычно пролетает над нашими головами.
Для обучения этих моделей ИИ Клоэте создал огромные базы данных реальных и синтетических изображений распространенных объектов в небе. Используя программу анимации с открытым исходным кодом Blender, он создал сотни тысяч синтетических изображений самолетов, птиц, дронов, воздушных шаров и других летающих объектов при различных условиях освещения, на разных высотах и в разных ориентациях.
Эти учебные сессии проводятся на вычислительных кластерах Гарварда, которые включают сотни серверов и специализированных графических процессоров (GPU) для искусственного интеллекта, распределенных по трем различным центрам обработки данных в районе Бостона.
Технические трудности и проблемы
Несмотря на впечатляющую вычислительную мощность, имеющуюся в их распоряжении, команда сталкивается с рядом трудностей. Самолеты сравнительно легко распознаются ИИ благодаря регулярности их скорости, траекторий и маневров. Но птицы представляют собой более сложную задачу, и давайте даже не будем говорить о насекомых (быстрых и непредсказуемых летунах, часто находящихся близко к объективам камер): Клоэте определяет их как «кошмар».
Такие явления, как облака, пыль, листья, колышущееся у горизонта, и солнечные блики, также могут сбивать с толку алгоритмы обнаружения. По иронии судьбы, эти же ошибки восприятия могли бы объяснить некоторые из таинственных наблюдений НЛО, о которых сообщали люди на протяжении многих лет.
L'obiettivo финал? Разработать одинаковое программное обеспечение для всех инструментов обсерватории и синхронизировать их, чтобы вся система в реальном времени реагировала на то, что она воспринимает. Когда один из датчиков (камера «всего неба», инфракрасная решетка или микрофон) обнаруживает что-то интересное, специальная зум-камера автоматически ориентируется на эту точку на небе, и вся обсерватория начинает сохранять регистрируемые ею данные. Остальное — действительно легенда: протокол.
Первые результаты и перспективы на будущее
A Январь 2025Домине опубликовал статью, написанную в соавторстве с Клоэте, Лёбом и другими сотрудниками, о данных, собранных инфракрасной камерой обсерватории. Программное обеспечение YOLO (You Only Look Once) используется командой удалось идентифицировать 36% самолетов, запечатленных камерами. «По меркам моей докторской работы по нейтрино это не новаторский результат, — признает Домине, — но мы ожидаем значительных улучшений в ближайшем будущем». Да, потому что это (если вы еще не поняли) только начало.
Домине прогнозирует, что в течение одного-двух лет обсерватория проекта «Галилео» сможет надежно обнаруживать аномалии с помощью всех своих датчиков. Тем временем, еще три подобные обсерватории уже находятся в стадии строительства в Индиане, Неваде и Пенсильвании.
Но исследователи проекта «Галилео» не единственные, кто использует искусственный интеллект в исследовании НЛО. Пентагон также с большим вниманием следит за этим инновационным подходом.
Подход Пентагона к исследованию НЛО
в 2022Министерство обороны США создалоВседоменный офис разрешения аномалий (AARO), офис, занимающийся изучением неопознанных воздушных явлений. Создание этого офиса последовало за сенсационными разоблачениями из 2017, когда New York Times сообщила, что Пентагон годами тайно изучал НЛО, а также опубликовали видеоролики, снятые истребителями ВМС США, на которых видны овальные объекты, которые, по-видимому, летали способами, бросающими вызов известным законам физики.
На сегодняшний день AARO рассмотрено более 1.800 отчетов UAP, в основном военнослужащими. Сравнивая эти отчеты с другими источниками правительственных данных, такими как данные о погоде и полетах, исследователи определили, что сотни случаев У них есть простые объяснения: метеозонды, облака, беспилотники и так далее.
Однако второе Джон Кослоски, нынешний директор AARO (математик и инженер, командированный Агентством национальной безопасности), Некоторые случаи, около 50–60, остаются «настоящими аномалиями», которые озадачили правительственных ученых и инженеров.
«Есть интересные случаи, которые я, с моим образованием в области физики и инженерии, а также опытом работы в разведывательном сообществе, не понимаю, — сказал Кослоски журналистам в ноябре 2024 года, — и я не знаю никого, кто бы их понимал».
AARO также разрабатывает собственную систему датчиков и программного обеспечения под названием Gremlin (правительственный радарный многоспектральный запросчик) для изучения UAP. Хотя большинство деталей остаются засекреченными, опубликованная информация свидетельствует о том, что система очень похожа на Гарвардскую обсерваторию: радар, радиоантенны и телескопы, которые собирают визуальные и инфракрасные изображения, а также электромагнитное излучение.
Как и команда Гарварда, AARO разрабатывает специализированное программное обеспечение на основе искусственного интеллекта для обнаружения беспилотных летательных аппаратов и сталкивается с аналогичными проблемами. Кослоски предполагает, что их программа более продвинута, но признает, что в предыдущих тестах алгоритм компьютерного зрения AARO, похоже, ошибался из-за некоторых деталей.
Глобальное научное сотрудничество
Интерес к научным исследованиям НЛО растет и за пределами США. Исследовательские программы, аналогичные проекту «Галилео», возникли в колледже Уэллсли, университете Вюрцбурга в Германии и Северном институте теоретической физики, а также в различных государственных учреждениях.
В Европе депутат Европарламента Франсиско Геррейро пытается донести до Пентагона случаи, которые в Соединенных Штатах привели к созданию AARO, используя не только безопасность гражданских полетов, но и необходимость предоставления ответов на наблюдения неопознанных явлений. В феврале 2024, Геррейро выступил с речью по теме НЛО на пленарном заседании в Страсбурге, подчеркнув угрозу безопасности, которую представляет собой отсутствие европейской отчетности по проблеме НЛО, и поддержав некоторые из внесенных им поправок.
Италия не чужда этому возобновившемуся научному интересу. The Итальянский центр исследований НЛО (CISU), действующий на протяжении десятилетий, внимательно следит за международными событиями. Его координатор, Эдвард Русскийвыступил с речью в Европейском парламенте в марте 2024 года, подчеркнув, что все европейские страны затронуты феноменом НЛО.
Искусственный интеллект и исследования НЛО: наблюдение за небом
Применение искусственного интеллекта в исследовании НЛО не ограничивается анализом данных наземных обсерваторий. Те же алгоритмы можно использовать для анализа огромных объемов данных, собираемых спутниками, космическими станциями и орбитальными телескопами. Кроме того, ИИ может помочь просмотреть исторические архивы наблюдений, фотографий и видеозаписей, выискивая закономерности или детали, которые ускользнули от человеческого анализа.
Еще одна перспективная область применения — анализ предполагаемых материалов внеземного происхождения. в 2021 выяснилось, что Агентство военной разведки (DIA) В число институциональных задач ВМС США входил анализ обломков НЛО. В частности, DIA поручило бы изучение «метаматериалы», предположительно имеющие неземное происхождение все Бигелоу Аэроспейс Невада. Искусственный интеллект может оказаться бесценным средством анализа атомной и молекулярной структуры таких материалов, сравнивая их со всеми известными земными материалами.
Ограничения ИИ в исследовании НЛО
Также важно признать текущие проблемы искусственного интеллекта в отношении «охоты на инопланетян», если вы простите за крайнее упрощение. Как он отмечает Сет Шостак, астроном Института SETI и член консультативного совета проекта Галилео, Существует фундаментальная разница между поиском признаков разумной жизни в глубоком космосе и поиском НЛО в атмосфере Земли.
«Это все равно, что сказать, что изучение неизвестной фауны в тропическом лесу похоже на попытку найти русалок или единорогов», — говорит он с долей скептицизма.
Более того, ИИ остается инструментом, пусть и мощным, в руках людей со всеми их убеждениями, предубеждениями и ожиданиями. Риск состоит в том, что алгоритмы более или менее бессознательно запрограммированы на поиск того, что надеются найти исследователи, а не того, что существует на самом деле.
Затем возникает вопрос прозрачности. Хотя проект «Галилео» взял на себя обязательство сделать собираемые им данные общедоступными, многие правительственные исследования, такие как исследования AARO, остаются в значительной степени засекреченными. Такое отсутствие прозрачности неизбежно подпитывает теории заговора и подрывает научную достоверность исследований.
Будущее исследований НЛО в эпоху искусственного интеллекта
Хотя, как вы уже прочитали, существуют проблемы, которые еще предстоит решить, будущее исследований НЛО представляется более многообещающим, чем когда-либо, и именно благодаря искусственному интеллекту. Способность ИИ анализировать огромные объемы данных, выявлять сложные закономерности и постоянно обучаться делает его идеальным инструментом для решения одной из величайших загадок человечества.
В ближайшие годы я ожидаю значительного прогресса как в сенсорных технологиях, так и в алгоритмах искусственного интеллекта, предназначенных для исследования НЛО. Интеграция различных источников данных (наземные обсерватории, спутники, военные и гражданские радары) может создать глобальную сеть мониторинга. способный обнаруживать и анализировать любые аномалии в нашем небе.
Растущий интерес со стороны престижных научных учреждений и государственных органов выведет исследования НЛО из области псевдонауки в область строгой науки.
К новой научной парадигме
Настоящая революция в исследовании НЛО в эпоху искусственного интеллекта носит не только технологический, но и культурный, и эпистемологический характер. Впервые мы рассматриваем возможность существования нечеловеческого интеллекта, используя инструменты современной науки, а не фольклор или домыслы.
Приходите соттолина Ави Леб, «Вселенная — очень странное место, и мы не можем быть догматичными, когда большинство вещей, которые мы обсуждаем, непонятны». Такая открытость в сочетании с научной строгостью и потенциалом искусственного интеллекта может наконец привести нас к ответу на вопрос, который мы задаем себе на протяжении тысячелетий: одиноки ли мы во Вселенной?
Будь то инопланетные зонды, пока еще неизвестные природные явления или секретные земные технологии, научный подход, продвигаемый такими проектами, как проект Гарварда и Пентагона, позволит нам пролить свет на одну из самых захватывающих загадок нашего времени. И, возможно, однажды, не так уж и далеко, ИИ поможет нам найти то окончательное доказательство, которое навсегда изменит наш взгляд на космос.
