Em 2021, o Escritório do Diretor de Inteligência Nacional dos EUA (ODNI) divulgou um relatório detalhando informações recentemente desclassificadas sobre Fenômenos Aéreos Não Identificados (UAP, na sigla em inglês). Desde então, o Departamento de Defesa tem publicado relatórios anuais sobre UAP por meio do Escritório de Resolução de Anomalias em Todos os Domínios (AARO).

No entanto, ainda há uma escassez de dados científicos disponíveis ao público. Para enfrentar esse desafio, um novo estudo liderado pelo Centro Harvard-Smithsonian de Astrofísica (CfA) e pelo Projeto Galileo propõe uma Câmera Infravermelha de Céu Completo (Dalek) para buscar possíveis indícios de espaçonaves extraterrestres.

O estudo foi conduzido por Laura Domine, membro da Bolsa de Pós-Doutorado Keto-Galileo da Universidade de Harvard e pesquisadora do Projeto Galileo. Ela contou com a colaboração de outros pesquisadores do CfA, do Projeto Galileo, do Observatório Whitin, da Coalizão Científica para Estudos de UAP e da Atlas Lens Co. O artigo que resume a proposta foi apresentado na Conferência de Ciência Lunar e Planetária de 2025 (2025 LPSC), que ocorreu de 10 a 14 de março em The Woodlands, Texas.

O instrumento descrito no artigo é apelidado de Dalek, devido à sua semelhança com os antagonistas mecânicos da franquia Doctor Who (imagem acima). Esse instrumento se baseia em recomendações feitas pela NASA em um estudo independente de 2023, no qual foi afirmado:

“Sensores futuros construídos especificamente para a detecção de UAP devem ser projetados para se ajustar em escalas de tempo de milissegundos, a fim de melhorar a detecção. Paralelamente, sistemas de alerta devem detectar e compartilhar informações transitórias de forma rápida e uniforme… Plataformas multissensoriais são importantes para fornecer um panorama completo de um evento UAP. O movimento de um objeto deve ser registrado, assim como sua forma (dados de imagem), cor (dados multiespectrais ou hiperespectrais), sons e outras características.”

O artigo detalha esse observatório terrestre multimodal e multiespectral, o primeiro instrumento a passar por comissionamento no local de desenvolvimento do Instituto Galileo, além do processo de calibração.

O professor Avi Loeb, titular da cátedra Frank B. Baird Jr. de Ciências na Universidade de Harvard e diretor do Instituto de Teoria e Computação (desde 2007) dentro do CfA, também é o chefe do Projeto Galileo (desde 2021). Como ele declarou ao site Universe Today por e-mail:

“Muitas vezes, os dados do governo dos EUA são classificados, seja porque foram coletados por sensores confidenciais, seja porque não são totalmente compreendidos e podem, potencialmente, ter relevância para a segurança nacional. Na dúvida, os dados não são divulgados ao público ou à comunidade científica. No entanto, o céu não é classificado, e por isso o Projeto Galileo está operando um observatório de céu completo na Universidade de Harvard e construindo outros dois observatórios na Pensilvânia e em Nevada, que estão buscando objetos anômalos nas faixas infravermelha, óptica, de rádio e de áudio.”

Como detalhou Loeb, cada um dos três observatórios detecta cerca de 100.000 objetos por mês e já coletaram dados sobre aproximadamente 1 milhão de objetos. Trata-se do maior banco de dados montado sistematicamente sobre objetos próximos à Terra (NEOs), que o Projeto Galileo analisa utilizando software de aprendizado de máquina. Esse software inclui um modelo You Only Look Once (YOLO) para detecção de objetos e um algoritmo Simple Online and Realtime Tracking (SORT) para reconstrução de trajetórias.

Esses algoritmos são treinados com base em objetos conhecidos (aviões, drones, balões, aves, satélites etc.), o que permite filtrar os UAPs observados e identificar os casos atípicos. Além disso, o artigo apresenta um resumo dos primeiros cinco meses de operação do observatório. Segundo a equipe, cerca de 500.000 objetos foram detectados nesse período. Aproximadamente 16% das trajetórias reconstruídas (cerca de 80.000) foram classificadas como anômalas com um nível de confiança de 95% e examinadas manualmente por meio de imagens infravermelhas.

Dessas, 144 trajetórias permaneceram ambíguas, as quais, segundo os autores, são provavelmente objetos comuns que não podem ser classificados com mais precisão na ausência de informações adicionais, como distância e dados de outros sensores. Loeb comentou:

“Nos primeiros cinco meses de dados de comissionamento relatados neste artigo, estudamos meio milhão de objetos e avaliamos nossa capacidade de classificá-los sem informações de distância. No futuro, esperamos medir as distâncias até os objetos com base em triangulação por múltiplos detectores espaçados dentro de cada observatório. Isso nos permitirá determinar a velocidade e a aceleração de diversos tipos de objetos e identificar claramente aqueles que forem anômalos.”

Como detalhou Loeb, cada um dos três observatórios detecta cerca de 100.000 objetos por mês e já obteve dados sobre aproximadamente 1 milhão de objetos. Trata-se do maior banco de dados montado de forma sistemática sobre objetos próximos à Terra (NEOs), que está sendo analisado pelo Projeto Galileo com o uso de software de aprendizado de máquina. Esse software utiliza um modelo You Only Look Once (YOLO) para detecção de objetos e um algoritmo Simple Online and Realtime Tracking (SORT) para reconstrução de trajetórias.

Esses algoritmos são treinados com base em objetos conhecidos (aviões, drones, balões, aves, satélites etc.), o que permite filtrar os UAPs observados e identificar os casos atípicos. Além disso, o artigo apresenta um resumo dos primeiros cinco meses de operação do observatório. Segundo a equipe, aproximadamente 500.000 objetos foram detectados nesse período. Cerca de 16% das trajetórias reconstruídas (cerca de 80.000) foram sinalizadas como anômalas com um nível de confiança de 95% e examinadas manualmente com imagens infravermelhas.

Em comparação, estudos classificados realizados por agências governamentais como o AARO — que frequentemente podem utilizar estimativas de distância com base em dados de radar e múltiplos sensores — relataram que aproximadamente 3% dos casos analisados permaneceram ambíguos. O objetivo final, segundo Loeb, é encontrar os poucos (se houver) casos atípicos que possam ser considerados evidência de uma espécie tecnologicamente avançada (as chamadas tecnoassinaturas). Loeb declarou:

“Nosso objetivo é verificar se existe algum objeto que apresente características de voo ou formatos anômalos. Mesmo que um em um milhão demonstre capacidades além das tecnologias humanas conhecidas, isso já constituiria a maior descoberta científica da história. Um objeto assim poderia sugerir a existência de uma civilização tecnológica extraterrestre, da qual poderíamos aprender sobre ciência e tecnologia mais avançadas do que aquelas desenvolvidas pela humanidade no último século.”

A versão completa do artigo foi publicada na revista Sensors.

Leitura adicional: USRA.