A Harvard és a Smithsonian Asztrofizikai Központ Galileo Projektjében az MI segítségével próbálja kiszűrni azokat az égi jelenségeket, amelyekről egyre többen gondolják azt, hogy akár földönkívüli intelligencia nyomai is lehetnek. A projekt célja, hogy tudományos alapokra helyezze a régóta félvállról vett UAP-k, azaz azonosítatlan légköri anomáliák vizsgálatát. Nem teleszkópokkal és rádiótávcsövekkel kutatják az idegen civilizációk nyomait távoli galaxisokban, hanem kamerákkal, szenzorokkal és MI-modellekkel pásztázzák az eget Boston külvárosában – ott, ahol eddig talán senki sem gondolta volna, hogy érdemes keresni.
A háttérben futó szoftverek valós időben szűrik a különféle szenzorok adatait: akusztikus jelektől a rádiófrekvenciás zajokon át az infravörös kameraképekig. A mesterséges intelligencia kulcsszerepe itt nem a „földönkívüliek felismerésében” rejlik, hanem abban, hogy megtanulja felismerni mindazt, ami nem anomália – repülőgépek, madarak, rovarok, drónok, légballonok, por és felhők. Így tudja kiszűrni azt a kevés, de annál érdekesebb eseményt, ami tényleg érdemes az emberi kutatók figyelmére.
A megközelítés merőben új. Az eddigi ufókutatások gyakran szubjektív beszámolókon, homályos videókon és spekulációkon alapultak. A Galileo Projekt viszont hatalmas adatbázisokat épít – köztük a Blenderrel generált szintetikus képeket is –, amelyek segítik a modellek tanulását. A cél: olyan algoritmusokat alkotni, amelyek képesek felismerni a valódi anomáliákat. A háttérben Harvard MI-szuperszámítógépek dolgoznak éjjel-nappal a légköri „népszámláláson”.
Az amerikai védelmi tárca saját UAP-programja, az AARO, jelenleg is több mint 1800 jelentést vizsgál. A legtöbbről kiderül, hogy ismert jelenség – de mintegy 50-60 eset még a legképzettebb szakemberek számára is rejtély maradt. A védelmi minisztérium ezért saját MI-alapú megfigyelőrendszert is épít, amely a Harvard megoldásához hasonló módon működik, de zárt, nemzetbiztonsági területen.
Miközben az MI egyre pontosabban képes kiszűrni a „normálisat”, a kutatók remélik, hogy előbb-utóbb előbukkan valami, ami nem az. De ha nem, az is hasznos eredmény. A tudomány ugyanis nem a bizonyításra, hanem a cáfolatokon át vezető útra épül. És közben a legnagyobb kérdések – Honnan jövünk? Egyedül vagyunk? – már nemcsak a filozófia, hanem az adatfeldolgozás és a gépi tanulás asztalán is megjelentek.
