Tanımlanamayan Hava Olayları (UAP), son yıllarda kamuoyuna açıklanan resmi raporlarla yeniden bilim dünyasının ve meraklıların gündemine oturdu. 2021'de ABD Ulusal İstihbarat Direktörlüğü Ofisi'nin (ODNI) gizliliği kaldırılmış bilgileri içeren bir rapor yayınlamasının ardından, Savunma Bakanlığı da kurduğu özel bir ofis aracılığıyla yıllık UAP raporları yayınlamaya başladı. Ancak tüm bu gelişmelere rağmen, konuyla ilgili kamuya açık bilimsel verilerin yetersizliği önemli bir sorun olmaya devam ediyor.
Bu eksikliği gidermek amacıyla, Harvard-Smithsonian Astrofizik Merkezi (CfA) ve Galileo Projesi gibi öncü kurumların liderliğindeki yeni bir araştırma, Dünya atmosferini olası dünya dışı uzay araçlarının izlerine karşı taramak için özel bir "Tüm Gökyüzü Kızılötesi Kamera" sistemi öneriyor. Çalışma, bu alandaki bilimsel veri boşluğunu doldurmayı hedefliyor.
Projeye Harvard Üniversitesi'nden araştırmacıların yanı sıra, farklı gözlemevleri, bilimsel araştırma koalisyonları ve özel teknoloji şirketlerinden uzmanlar da katkı sağlıyor. Geliştirilen sistemle ilgili detaylar, geçtiğimiz Mart ayında Teksas'ta düzenlenen önemli bir Ay ve Gezegen Bilimi Konferansı'nda sunuldu.
Araştırmacılar, geliştirdikleri cihaza, popüler bilim kurgu dizisi Doctor Who'daki meşhur robotlara benzediği için 'Dalek' lakabını takmışlar. Bu gelişmiş kamera sistemi, NASA'nın 2023'te yayınladığı bağımsız bir raporda yer alan tavsiyeler üzerine inşa ediliyor. Makalede, Galileo Enstitüsü'nün geliştirme sahasında devreye alınan ilk cihaz olan bu çok modlu, çok spektrumlu yer tabanlı gözlemevinin yapısı ve kalibrasyon süreci ayrıntılı olarak açıklanıyor.
Galileo Projesi'nin başında yer alan Harvard Üniversitesi profesörlerinden Avi Loeb, projenin amacını "UAP'ler hakkında kamuya açık, şeffaf ve bilimsel yöntemlerle yüksek kaliteli veriler toplamak" olarak özetliyor. Loeb'in belirttiğine göre, kurulan üç gözlemevi her ay yaklaşık 100.000 nesne tespit ediyor ve bugüne kadar yaklaşık 1 milyon nesne hakkında veri toplandı. Bu veritabanı, Dünya'ya yakın nesneler hakkında sistematik olarak oluşturulmuş en büyük veri kaynaklarından biri olma özelliği taşıyor.
Toplanan devasa veri, Galileo Projesi ekibi tarafından özel makine öğrenmesi yazılımlarıyla analiz ediliyor. Bu yazılımlar, nesne tespiti için YOLO (You Only Look Once) modeli ve yörünge takibi için SORT (Simple Online and Realtime Tracking) algoritmasını kullanıyor. Sistem, öncelikle uçak, drone, balon, kuş, uydu gibi bilinen ve sıradan nesneleri tanımlamak üzere eğitiliyor. Bu sayede, gözlemlenen tüm UAP'ler arasından açıklanamayan, aykırı durumları filtreleyerek tespit edebiliyor. Makalede ayrıca gözlemevinin faaliyete geçtiği ilk beş aylık süreçteki operasyonel sonuçlar da paylaşılıyor.
Ekibin raporuna göre, bu ilk beş aylık dönemde yaklaşık 500.000 nesne tespit edildi. İncelenen yörüngelerin yaklaşık %16'sı (yaklaşık 80.000 adet) %95 güvenilirlik seviyesinde 'aykırı' olarak işaretlendi ve kızılötesi görüntülerle manuel olarak incelendi. Bu incelemeler sonucunda 144 yörüngenin belirsizliğini koruduğu belirtildi. Araştırmacılar, bu belirsiz vakaların büyük olasılıkla, mevcut verilerle (mesafe bilgisi, ek sensör verileri vb. olmadan) sınıflandırılamayan sıradan nesneler olduğunu düşünüyor.
Karşılaştırma yapmak gerekirse, genellikle radar verileri ve çoklu sensörlerle desteklenen, devlet kurumları tarafından yürütülen daha kapsamlı ve gizli çalışmalarda, incelenen vakaların yaklaşık %3'ünün belirsiz kaldığı raporlanmıştı.
Profesör Loeb'e göre nihai amaç, eğer varsa, teknolojik olarak gelişmiş bir medeniyetin kanıtı sayılabilecek (yani 'teknolojik imza') birkaç aykırı durumu tespit edebilmek. Loeb, "Hedefimiz, spekülasyonları ve komplo teorilerini bilimsel kanıtlarla değiştirmek" diyerek projenin bilimsel temelini vurguluyor.
Bu yenilikçi kızılötesi kamera sistemi ve yapay zeka destekli analiz yöntemi, uzun yıllardır tartışılan UAP fenomenine bilimsel bir netlik kazandırma ve evrendeki olası komşularımız hakkında somut veriler elde etme potansiyeli taşıyor.
