НАСА ищет «признаки жизни в прошлом или настоящем», сказал администратор НАСА Билл Нельсон, и есть «небольшая горстка» инцидентов, о которых «мы не знаем, что это такое».
Согласно 36-страничному отчету независимой исследовательской группы космического агентства UAP, опубликованному в четверг, НАСА на сегодняшний день не располагает достаточным количеством высококачественных данных, чтобы сделать «окончательное научное заключение» о происхождении НЛО.
«Если вы спросите меня, верю ли я, что существует жизнь во Вселенной, которая настолько обширна, что мне трудно понять, насколько она велика? Мой личный ответ — да», — сказал Нельсон. «Это должна быть очень развитая цивилизация, [но] расстояния составляют световые годы, сотни огней, миллиарды световых лет».
Доктор Никола Фокс, заместитель администратора НАСА, развил точку зрения Нельсона, заявив, что «нам нужно найти каменистую планету вокруг гостеприимной звезды, которая не слишком агрессивна, находится в том правильном месте, где есть следы воды и следы углерода. Итак, строительные блоки жизни, и мы продолжаем стремиться к этому».
В отчете НАСА признается, что существуют заслуживающие доверия свидетели наблюдения UAP – неопознанных аномальных явлений, что является научным словом для обозначения НЛО – но их «нельзя сразу идентифицировать как известные антропогенные или природные явления».
«Ограничением этих данных является то, что в любой момент времени большая часть поверхности Земли не покрыта коммерческими спутниками с высоким разрешением — для конкретного события UAP нам понадобится удача, чтобы получить наблюдения с высоким разрешением из космоса».
Законодатели бьются за раскрытие деталей предполагаемой секретной программы по НЛО
В докладе говорится, что основным препятствием являются не аномальные события, а обычные события.
«Мы знаем диапазон скоростей и ускорений, которых можно достичь с помощью современных платформ, дронов, воздушных шаров и самолетов», — говорится в отчете НАСА.
«Отклонения от этого поведения, такие как любое хорошо охарактеризованное наблюдение скоростей и ускорений за пределами этого диапазона, представляют научный интерес для оценки и анализа UAP».
Дэвид Спергель, председатель независимой исследовательской группы НАСА по UAP, упростил язык отчета, сравнив охоту за UAP с поиском иголки в стоге сена.
«Если вы хотите найти иглу, у вас есть два варианта», — сказал Спергель. «Либо вы точно знаете, как выглядит игла, и разрабатываете очень хороший фильтр для поиска иглы… Либо вы не знаете, что ищете, и в случае с аномалиями это действительно так. Мы ищем за вещи, которых мы не понимаем».
«Итак, если вы хотите найти что-то странное в стоге сена, вам лучше точно знать, как выглядит сено, и уметь хорошо его охарактеризовать».
Он привел пример воздушных шаров, которые часто путают с наблюдениями НЛО.
«Вам необходимо знать, как выглядят воздушные шары, когда пилоты видят их в необычных условиях, чтобы можно было предотвратить подобные события», — сказал он. «И именно поэтому при выявлении аномалий понимание «нормы» является очень важной частью и понимание этого в различных условиях наблюдения».
Но поиск ответов на вопрос о происхождении UAP – будь то инопланетного происхождения или искусственного происхождения – жизненно важен, поскольку существует «самоочевидная» угроза воздушному пространству США.
В документе изложено несколько пунктов для сбора и анализа больших наборов данных, которые включают использование искусственного интеллекта и опираются на более надежную систему отчетности как от военных, так и от коммерческих пилотов, а также от общественности.
ИНФОРМАТОР НЛО СВИДЕТЕЛЬСТВУЕТ, ЧТО ЕГО ЖИЗНИ НАХОДИЛИСЬ ПОД УГРОЗОЙ ИЗ-ЗА СЕКРЕТНОГО ПОИСКА ИНОПЛАНЕТНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
«Комиссия считает, что особенно многообещающим способом более глубокой интеграции в рамках систематической, основанной на фактических данных структуры UAP является Система отчетности по авиационной безопасности (ASRS), которую НАСА администрирует для ФАУ», — говорится в отчете.
А «искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) являются важными инструментами для выявления редких случаев, потенциально включая UAP, в огромных наборах данных».
