«Правительственные данные часто засекречены из-за датчиков с ограниченным доступом или потенциальных угроз нацбезопасности, — пояснил в интервью профессор Ави Лёб, руководитель проекта «Галилео». — Но небо не является классифицированным. Наши обсерватории в Гарварде, Пенсильвании и Неваде уже фиксируют около 100 000 объектов ежемесячно. Благодаря машинному обучению мы систематизируем крупнейшую базу данных по околоземным объектам».

За первые пять месяцев работы система Dalek зарегистрировала 500 000 объектов. Алгоритмы YOLO и SORT, обученные распознавать самолёты, дроны, спутники и птиц, выделили 16% траекторий (около 80 000) как аномальные с достоверностью 95%. После ручной проверки 144 случая остались необъяснёнными — вероятно, из-за недостатка информации о расстоянии или дополнительных параметров. Для сравнения, в засекреченных отчётах правительственных агентств, таких как AARO, неклассифицированными остаются лишь 3% случаев, где используются радары и несколько сенсоров.

«Если среди миллионов объектов найдётся хотя бы один с аномальными характеристиками, то это станет величайшим открытием в истории, — подчеркнул Лёб. — Мы ищем свидетельства технологий, превосходящих человеческие. Даже один такой объект расскажет нам о науке и инженерии, которые могут опережать наше развитие на столетия».

Следующим шагом станет внедрение триангуляции для расчёта расстояний между объектами с помощью нескольких детекторов в рамках одной обсерватории. Это позволит точнее определять скорость и ускорение UAP, отделяя известные явления от потенциальных «технологических признаков».