Harvard não é mais apenas um templo da ciência tradicional. Nas florestas de Massachusetts, um grupo de físicos e cientistas da computação está redefinindo a pesquisa sobre OVNIs, um dos campos mais controversos e fascinantes — mas não espere nenhuma teoria da conspiração absurda ou histórias fantásticas de abduções alienígenas. Talvez.
Il Projeto Galileo, impulsionado pelo físico Avi Loeb, aplica o rigoroso método científico à busca de fenômenos aéreos não identificados, com auxílio fundamental: inteligência artificial. Câmeras infravermelhas, sensores acústicos e algoritmos de aprendizado de máquina trabalham juntos para catalogar tudo o que passa acima de nossas cabeças, procurando por aquela anomalia que pode mudar a história.
Avi Loeb Certamente não é um nome novo para aqueles que seguem a exploração científica do desconhecido. O professor de astrofísica de Harvard, já conhecido por suas teorias controversas, mas cientificamente sólidas, tornou-se uma figura central na pesquisa de OVNIs após formular a hipótese em 2018 de que o objeto interestelar 'Oumuamua poderia ter sido uma sonda alienígena. Uma teoria que lhe rendeu críticas ferozes da comunidade científica mais conservadora, mas que ao mesmo tempo atraiu a atenção do público (e de alguns financiadores privados ricos).
Desde então, Loeb transformou o que parecia uma provocação em um rigoroso programa de pesquisa científica. E com uma abordagem decididamente inovadora: se quiser encontrar evidências de vida extraterrestre, não a procure apenas nas profundezas do espaço, mas também aqui, na nossa atmosfera, ou nas profundezas do oceano, com ferramentas de ponta e um novo aliado formidável.
Uma mudança de paradigma na pesquisa sobre OVNIs
A terminologia da disciplina em si está mudando, refletindo uma nova abordagem científica. Hoje, como você sabe, os especialistas preferem falar sobre UAP (Fenômenos Aéreos Não Identificados – Fenômenos Aéreos Não Identificados) em vez de UFO (Objetos Voadores Não Identificados). Não se trata de uma afetação linguística, mas de uma tentativa de libertar este campo de pesquisa das conotações sensacionalistas que o acompanham há décadas.
Entretanto, além dos rótulos, a substância da pesquisa sobre OVNIs permanece inalterada: estudar fenômenos aéreos que desafiam explicações convencionais, com métodos científicos rigorosos e tecnologias avançadas. E é justamente essa substância que está passando por um renascimento graças à contribuição decisiva da inteligência artificial.
Durante décadas, a pesquisa sobre OVNIs foi dominada por relatos de testemunhas oculares, muitas vezes fotos ou vídeos de baixa qualidade e interpretações subjetivas. Um terreno fértil para avistamentos equivocados, ilusões de ótica e, às vezes, fraudes descaradas. Tal abordagem só poderia gerar ceticismo na comunidade científica dominante.
Hoje, graças à IA e a sensores cada vez mais sofisticados, a pesquisa sobre OVNIs está finalmente adquirindo a precisão e a objetividade necessárias para ser levada a sério pela ciência convencional. E os resultados podem não demorar a chegar.
Observatório do Projeto Galileo
No coração do Projeto Galileo está um observatório modesto, mas poderoso, localizado nas florestas de Massachusetts, a cerca de meia hora de carro de Boston. À primeira vista, pode não parecer particularmente impressionante: uma coleção de câmeras, sensores acústicos, analisadores de espectro de rádio, contadores de partículas, estações meteorológicas e magnetômetros. Mas é justamente essa rede integrada de sensores, conectados a poderosos algoritmos de inteligência artificial, que representa uma revolução no campo da pesquisa de OVNIs.
Ao contrário dos observatórios astronômicos tradicionais, que se concentram em porções limitadas do céu e em objetos a grandes distâncias, o observatório do Projeto Galileo monitora todo o céu, 24 horas por dia, procurando anomalias na atmosfera da Terra. Uma abordagem que seria impossível sem a ajuda da inteligência artificial, capaz de processar a enorme quantidade de dados gerados pelos diversos sensores.
Laura Domine, um brilhante físico de pós-doutorado que escolheu se juntar à equipe de Loeb depois de estudar neutrinos em Stanford, explica que a IA é absolutamente essencial para seu trabalho. “Esta é a única maneira de resolver este problema”, diz ele com convicção. Dominé está particularmente envolvido no desenvolvimento de algoritmos que filtram os dados coletados pelas câmeras infravermelhas do observatório.
Mas como a IA realmente funciona na pesquisa de OVNIs?
A equipe do Projeto Galileo está usando um software de visão computacional de código aberto, semelhante ao usado em carros autônomos (uma invenção recente poderia ajudar mais). Esses algoritmos são treinados para reconhecer objetos comuns no céu: aviões, pássaros, insetos, drones, satélites e outras presenças que podem ser confundidas com fenômenos anômalos.
O desafio, como ele explica Ricardo Cloete, um cientista da computação da Universidade de Cambridge que supervisiona o desenvolvimento de software, é particularmente complexo. Ao contrário de outros problemas de visão computacional, neste caso você não sabe exatamente o que está procurando.
"Não conhecemos as características de um OVNI, não sabemos como ele se move. É justamente esse o propósito do projeto: definir o que é um OVNI", enfatiza Cloete.
A abordagem adoptada é, portanto, a de ensinando a IA a reconhecer tudo o que é “normal” nos céus, para então identificar por exclusão o que não se enquadra em nenhuma categoria conhecida. Na prática, os algoritmos estão criando um “censo dos céus”, um catálogo detalhado de tudo o que normalmente voa sobre nossas cabeças.
Para treinar esses modelos de IA, Cloete criou enormes bancos de dados de imagens reais e sintéticas de objetos comuns nos céus. Usando um programa de animação de código aberto chamado Blender, ele gerou centenas de milhares de imagens sintéticas de aviões, pássaros, drones, balões e outros objetos voadores, sob várias condições de iluminação, altitudes e orientações.
Essas sessões de treinamento acontecem nos clusters de computação de Harvard, que incluem centenas de servidores e unidades de processamento gráfico (GPUs) de IA especializadas, espalhados por três data centers diferentes na área de Boston.
Dificuldades e desafios técnicos
Apesar do impressionante poder computacional à disposição, a equipe encontra diversas dificuldades. Os aviões são relativamente fáceis de serem reconhecidos pela IA, graças à regularidade de suas velocidades, trajetórias e manobras. Mas as aves representam um desafio mais complexo, e nem vamos falar dos insetos (voadores rápidos e erráticos, muitas vezes próximos das lentes das câmeras): elas são definidas como um “pesadelo” por Cloete.
Fenômenos como nuvens, poeira, folhas voando perto do horizonte e reflexos do sol também podem confundir os algoritmos de detecção. Ironicamente, esses mesmos erros de percepção poderiam explicar alguns dos avistamentos misteriosos de OVNIs relatados por humanos ao longo dos anos.
L'obiettivo finale? Desenvolver software semelhante para todos os instrumentos do observatório e sincronizá-los, para que todo o sistema reaja em tempo real ao que percebe. Quando um dos sensores (a câmera “all-sky”, o conjunto de infravermelho ou o microfone) detecta algo de interesse, uma câmera especial com zoom se orienta automaticamente para aquele ponto no céu, e todo o observatório começa a salvar os dados que está gravando. O resto é lenda, de fato: protocolo.
Primeiros resultados e perspectivas futuras
A Janeiro 2025Dominé publicou um artigo, escrito em coautoria com Cloete, Loeb e outros colaboradores, sobre dados coletados pelo conjunto de câmeras infravermelhas do observatório. O software YOLO (You Only Look Once) usado pela equipe conseguiu identificar 36% das aeronaves capturadas pelas câmeras. “Pelos padrões do meu trabalho de doutorado sobre neutrinos, este não é um resultado inovador”, admite Dominé, “mas esperamos melhorias significativas no futuro próximo”. Sim, porque isso (se você não entendeu) é apenas o começo.
Dominé prevê que dentro de um a dois anos o observatório do Projeto Galileo será capaz de detectar anomalias de forma confiável em todos os seus sensores. Enquanto isso, três outros observatórios semelhantes já estão em desenvolvimento em Indiana, Nevada e Pensilvânia.
Mas os pesquisadores do Projeto Galileo não são os únicos a usar inteligência artificial na pesquisa de OVNIs. O Pentágono também está seguindo essa abordagem inovadora com grande atenção.
A abordagem do Pentágono à pesquisa de OVNIs
em 2022, o Departamento de Defesa dos Estados Unidos estabeleceu aEscritório de resolução de anomalias em todos os domínios (AARO), um escritório dedicado ao estudo de fenômenos aéreos não identificados. A criação deste escritório seguiu as revelações sensacionais de 2017, quando o New York Times revelou que o Pentágono vinha estudando OVNIs secretamente há anos, também divulgando vídeos feitos por caças da Marinha dos EUA mostrando objetos ovais que pareciam voar de maneiras que desafiavam as leis da física conhecidas.
Até o momento, a AARO revisou mais de 1.800 relatórios de UAP, principalmente por membros das forças armadas. Ao cruzar esses relatórios com outras fontes de dados governamentais, como registros meteorológicos e de voo, os pesquisadores determinaram que centenas de casos Elas têm explicações simples: balões meteorológicos, nuvens, drones e assim por diante.
No entanto, segundo Jon Kosloski, atual diretor da AARO (matemático e engenheiro destacado pela Agência de Segurança Nacional), Alguns casos, cerca de 50-60, continuam sendo “verdadeiras anomalias” que intrigam cientistas e engenheiros do governo.
“Há casos interessantes que eu, com minha formação em física e engenharia e minha experiência na comunidade de inteligência, não entendo”, disse Kosloski a repórteres em novembro de 2024, “e não conheço mais ninguém que entenda”.
A AARO também está desenvolvendo seu próprio sistema de sensor e software chamado Gremlin (Interrogador Multiespectral de Radar do Governo) para estudar UAPs. Embora a maioria dos detalhes permaneça confidencial, informações divulgadas sugerem que o sistema é muito semelhante ao Observatório de Harvard: radar, antenas de rádio e telescópios que coletam imagens visuais e infravermelhas, além de radiação eletromagnética.
Assim como a equipe de Harvard, a AARO está desenvolvendo um software de IA personalizado para detecção de UAPs e está enfrentando desafios semelhantes. Kosloski sugere que seu programa é mais avançado, mas admite que em testes anteriores, o algoritmo de visão computacional da AARO parecia estar confuso com alguns detalhes.
Uma colaboração científica global
O interesse pela pesquisa científica sobre OVNIs também está crescendo fora dos Estados Unidos. Programas de pesquisa semelhantes ao Projeto Galileo surgiram no Wellesley College, na Universidade de Würzburg, na Alemanha, e no Instituto Nórdico de Física Teórica, bem como em várias agências governamentais.
Na Europa, o eurodeputado Francisco guerreiro está tentando levar ao Pentágono os casos que nos Estados Unidos levaram à criação da AARO, alavancando não apenas a segurança dos voos civis, mas também a necessidade de fornecer respostas às observações de fenômenos não identificados. Em fevereiro de 2024, Guerreiro falou sobre o assunto dos UAPs em uma sessão plenária em Estrasburgo, destacando a ameaça à segurança representada pela falta de relatórios europeus sobre a questão dos OVNIs e apoiando algumas das emendas que ele havia apresentado.
A Itália não é estranha a esse renovado interesse científico. O Centro Italiano de Estudos de OVNIs (CISU), ativa há décadas, acompanha atentamente os desenvolvimentos internacionais. Seu coordenador, Eduardo Russo, fez um discurso no Parlamento Europeu em março de 2024, enfatizando como todos os países europeus são afetados pelo fenômeno OVNI.
Inteligência Artificial e Pesquisa de OVNIs: Além da Observação do Céu
A aplicação da inteligência artificial à pesquisa de OVNIs não se limita à análise de dados de observatórios terrestres. Os mesmos algoritmos podem ser usados para analisar enormes quantidades de dados coletados por satélites, estações espaciais e telescópios orbitais. Além disso, a IA pode ajudar a revisar arquivos históricos de avistamentos, fotos e vídeos, procurando padrões ou detalhes que escaparam da análise humana.
Outro campo promissor de aplicação diz respeito à análise de materiais presumidos de origem extraterrestre. em 2021 descobriu-se que o Agência de Inteligência de Defesa (DIA) dos Estados Unidos tinha entre suas tarefas institucionais a de analisar restos de OVNIs. Em particular, a DIA teria confiado o estudo de “metamateriais” que se acredita serem de origem não terrestre um Bigelow Aeroespacial de Nevada. A inteligência artificial pode ser inestimável na análise da estrutura atômica e molecular desses materiais, comparando-os a todos os materiais terrestres conhecidos.
Os limites da IA na pesquisa de OVNIs
Também é importante reconhecer os problemas atuais da inteligência artificial em relação à “caça aos alienígenas”, se me permitem a simplificação extrema. Como ele aponta Seth Shostak, astrônomo do Instituto SETI e membro do conselho consultivo do Projeto Galileo, Há uma diferença fundamental entre procurar sinais de vida inteligente no espaço profundo e procurar OVNIs na atmosfera da Terra.
“É como dizer que estudar a fauna desconhecida na floresta tropical é semelhante àqueles que esperam encontrar sereias ou unicórnios”, diz ele com um toque de ceticismo.
Além disso, a IA continua sendo uma ferramenta, por mais poderosa que seja, nas mãos dos humanos, com todas as suas crenças, preconceitos e expectativas. O risco é que os algoritmos são mais ou menos inconscientemente programados para encontrar o que os pesquisadores esperam encontrar, em vez do que realmente existe.
Depois há a questão da transparência. Embora o Projeto Galileo tenha se comprometido a tornar públicos os dados coletados, muitas pesquisas governamentais, como as da AARO, permanecem em grande parte confidenciais. Essa falta de transparência inevitavelmente alimenta teorias da conspiração e prejudica a credibilidade científica da pesquisa.
O futuro da pesquisa de OVNIs na era da inteligência artificial
Embora haja, como você leu, problemas a serem resolvidos, o futuro da pesquisa sobre OVNIs parece mais promissor do que nunca, e justamente graças à inteligência artificial. A capacidade da IA de analisar grandes quantidades de dados, identificar padrões complexos e aprender continuamente a torna a ferramenta ideal para enfrentar um dos maiores mistérios da humanidade.
Nos próximos anos, espero avanços significativos tanto na tecnologia de sensores quanto em algoritmos de inteligência artificial dedicados à pesquisa de OVNIs. A integração de diferentes fontes de dados (observatórios terrestres, satélites, radares militares e civis) poderia criar uma rede global de monitorização capaz de detectar e analisar qualquer anomalia em nossos céus.
O crescente interesse de instituições científicas de prestígio e agências governamentais levará a pesquisa sobre OVNIs do reino da pseudociência para o da ciência rigorosa.
Rumo a um novo paradigma científico
A verdadeira revolução na pesquisa de OVNIs na era da inteligência artificial não é apenas tecnológica, mas também cultural e epistemológica. Pela primeira vez, estamos abordando a possibilidade de inteligência não humana com as ferramentas da ciência moderna, em vez de folclore ou especulação.
Como enfatizado Avi Loeb, “o universo é um lugar muito estranho e não podemos ser dogmáticos quando a maioria das coisas que discutimos não são compreendidas”. Essa mente aberta, combinada com o rigor científico e o potencial da inteligência artificial, pode finalmente nos levar a responder à pergunta que nos fazemos há milênios: estamos sozinhos no universo?
Sejam sondas alienígenas, fenômenos naturais ainda desconhecidos ou tecnologias terrestres secretas, a abordagem científica promovida por projetos como o de Harvard e o do Pentágono nos permitirá lançar luz sobre um dos mistérios mais fascinantes do nosso tempo. E talvez, um dia não muito distante, a IA nos ajude a encontrar a prova definitiva que mudará para sempre nossa visão do cosmos.
