La ricerca di vita extraterrestre ha da sempre affascinato l’umanità, oscillando tra speculazioni scientifiche e narrazioni fantascientifiche. Tuttavia, negli ultimi anni, un’iniziativa concreta ha preso piede: il Galileo Project, lanciato nel 2021 dall’astrofisico di Harvard Avi Loeb. Questo progetto mira a indagare fenomeni aerei non identificati (UAP) utilizzando un approccio scientifico rigoroso, supportato da tecnologie avanzate e intelligenza artificiale.
Il cuore del Galileo Project è un sofisticato algoritmo di visione artificiale, progettato per analizzare immagini e video provenienti da una rete di sensori distribuiti. Questo sistema è stato addestrato utilizzando una vasta libreria di dati, comprendente immagini di aerei, droni, uccelli e altri oggetti comuni nei cieli. L’obiettivo è insegnare all’algoritmo a riconoscere ciò che è noto, affinché possa identificare eventuali anomalie che sfuggono alla comprensione convenzionale. Per migliorare l’efficacia dell’algoritmo, sono stati utilizzati anche modelli 3D generati con il software Blender, elaborati dal potente cluster di calcolo Cannon di Harvard.
Alla base del Galileo Project c’è il celebre interrogativo del fisico Enrico Fermi: “Se l’universo è così grande e ricco di stelle e pianeti, dove sono tutti?”. Questo “Paradosso di Fermi” evidenzia la discrepanza tra la probabilità teorica di esistenza di civiltà extraterrestri e la mancanza di evidenze concrete. Il progetto di Harvard si propone di colmare questo divario, cercando segni tangibili di tecnologie aliene attraverso un’indagine sistematica e scientifica.
Il primo osservatorio del Galileo Project è stato installato fuori Boston, ma l’ambizione è quella di estendere la rete a diverse località, tra cui Indiana, Nevada e Pennsylvania. Ogni sito è dotato di sensori avanzati che monitorano il cielo 24 ore su 24, raccogliendo dati visivi, infrarossi, segnali radio, variazioni magnetiche e registrazioni acustiche. Tutti questi dati vengono inviati all’algoritmo, che li elabora in tempo reale. Se un oggetto non corrisponde a nessuna delle categorie conosciute, viene segnalato come anomalia e archiviato per ulteriori analisi da parte di esperti umani.
L’intelligenza artificiale è fondamentale in questo contesto per due motivi principali:
- Elaborazione di Grandi Volumi di Dati: L’AI può analizzare enormi quantità di dati in tempi rapidi, un compito che sarebbe arduo per un team umano.
- Riduzione del Bias Umano: Un algoritmo ben addestrato non è influenzato da pregiudizi o aspettative, basandosi esclusivamente sui dati per identificare anomalie.
Tuttavia, è importante sottolineare che l’AI non è in grado di “sapere” cosa sia un UAP; può solo rilevare ciò che non rientra nelle categorie conosciute. Pertanto, ogni segnalazione deve essere successivamente esaminata da esperti umani, che interpretano i dati nel contesto fisico e astronomico.
A differenza di altri enti governativi, il Galileo Project si distingue per la sua trasparenza: tutti i dati raccolti sono pubblici e accessibili alla comunità scientifica. Questo approccio aperto favorisce la collaborazione e consente una verifica indipendente dei risultati. L’obiettivo è applicare il metodo scientifico alla ricerca sugli UAP, separando le speculazioni dalle evidenze concrete.