En junio de 2022, la NASA creó un grupo de trabajo para que le asesorara sobre la mejor forma de estudiar ovnis fenómenos aéreos no identificados, FANIs (UAPs, por sus siglas en inglés). Ante todo, no era un estudio de casos, particularmente los obtenidos por la US Navy entre 2004 (el tic tac y el vídeo "FLIR1"), y 2015 (los vídeos "Go Fast" y "Gimbal"), sino que el objetivo era establecer una hoja de ruta para el estudio de UAPs.
El informe se hizo público el pasado 14 de septiembre, y se puede descargar online [1]
Primero de todo, es un informe encargado por la NASA a gente de diversas universidades. No es un informe «de la NASA», sino «para la NASA», con recomendaciones varias sobre cómo debería actuar. Ya avisaban por adelantado que [2]:
Unos meses antes del informe, la NASA mantuvo un reunión pública del panel, con intevenciones de cada uno de los panelistas y discusiones entre ellos. Vicente-Juan Ballester Olmos y Chris Aubeck ya lo diseccionaron en su momento [3] exponiendo sus luces y sombras, dejando entrever la ingenuidad de quien se acerca por primera vez a este mundillo ignorando la historia acumulada observaciones e investigaciones ovni. En palabras del chairman del panel, planteaban buscar «una aguja en un pajar», pero lo que parecen ignorar es que nadie asegura que haya una aguja ahí.
El informe tiene 36 páginas, aunque es un tanto repetitivo y varias páginas están dedicadas a poner fotos espectaculares, de esas que quedan muy chulas como fondo de pantalla.
En la parte positiva del informe, es que recomiendan abordar el asunto con una metodología que cualquiera con mentalidad científica puede compartir: dejémonos de testimonios subjetivos; usemos aparatos de medida específicos para la detección deovnis UAPs, y apliquemos sofisticados métodos de análisis para desentrañar
Como decía, abordar el asunto de forma científica es algo a lo que nadie puede oponerse. Pero las recomendaciones se hacen desde un generalismo que, para quien ya ha bregado con el asunto de los ovnis, no hacen sino denotar ingenuidad. Y desconocimiento.
El panel destaca que actualmente el análisis de UAPs está dificultado por una pobre «calibración de sensores», porque los (pocos) datos disponibles provienen de «instrumentos que no han sido específicamente diseñados para la detección de UAPs».
La recomendación es (obviamente) «calibrar» los sensores. Un proceso de calibración no es más que establecer una relación entre una característica física del sistema de medida, con la magnitud de una propiedad que se quiere observar o medir. Ejemplo simple: en un termómetro de mercurio, se relaciona la longitud que adquiere el mercurio en un canal, con la temperatura a la que está.
¿¡!? ¿A qué se refieren con sensores calibrados para detectar UAPs? ¿Qué magnitudes tiene un UAP y con qué propiedad física de qué sistema de medida se puede relacionar?
Quizás una palabra más adecuada sea «optimizar». Optimizar sensores para poder detectar las propiedades de UAPs, detectores específicos de UAPs. Que dicho de forma generalista como hace el panel suena bien, hasta que entramos en detalle: ¿Cómo hay que optimizar/calibrar los detectores?, o más concretamente, ¿qué propiedades hay que medir u observar de un UAP?
El panel reconoce en cierto punto que «no poseen una descripción consistente de las características físicas de los UAPs». Lo que tira por tierra la recomendación anterior. O más bien hace notar que hay un trabajo previo muy importante, al que poca gente parece darle importancia: Definir qué es un UAP. Ya he hablado del tema alguna vez [5]. No vale con definirlo como «objetos que no son inmediatamente identificables» (definición de la All-domain Anomaly Resolution Office, AARO [6]), porque lo único que dice es que no sabes qué has visto. En un momento dado, hasta una vaca puede ser un UAP si no la reconoces a la primera.
¿En qué se diferencia un globo de un avión? Quien más quien menos, de forma más o menos precisa, formal o informal, puede dar características de ambos objetos. Y en particular, puede hacer referencia a propiedades que los distinguen:
¿Qué propiedades lo identifican como ovni y le distinguen de la luna, un globo, un avión, etc...?
La recomendación de los panelistas es usar algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) para diferenciar los «ovnis de verdad» de objetos mundanos, con dos posibles enfoques: el primero sería construir un modelo de UAP con sus características y propiedades y buscar entre bases de datos de observaciones hechas con «sensores calibrados» qué casos contienen tales características. Acertadamente reconocen que esta vía es imposible sin conocer esas propiedades que distinguen qué es un UAP de otra cosa.
El segundo enfoque es el contrario: descartar de una base de datos los casos que tienen propiedades de causas mundanas e identificar aquellos que se desvían de «lo normal». Cuya dificultad es precisamente determinar qué es «normal» y qué no lo es («anomalía»).
Eso quiere decir quedarse con los casos «anómalos» para posteriormente extraer de ellos patrones y propiedades que podrían asignarse a UAPs. Con las que podrían calibrarse posteriormente los detectores, deduzco.
En realidad, algo similar a lo que se lleva intentando hacer durante 70 años, pero sin IAs de por medio(*).
(* En realidad, mencionan IAs porque son el tema de moda. Hace 10 años, el informe habría dicho que nuevos sensores hechos con nanotecnología ayudarían a detectar mucho mejor los ovnis. La ciencia tampoco escapa a las modas.)
Y con similares problemas. Entrenar una IA requiere componer primero una base de datos de eventos «normales». Así que tendrán que resolver casos a la vieja usanza para poder entrenar una IA que luego podrá decirles si tal o cual caso es «normal» o «anomalía» sin resolver el caso. Es muy parecido a los índices de extrañeza que se definieron tiempo ha, con el objetivo de poder cribar casos y poder centrarse en los interesantes, con mayores posibilidades de realmente mostrar algún tipo de anomalía. Mismo objetivo, distinto algoritmo.
Pero luego, ¿habría acuerdo en qué son casos «normales»?. ¿Acaso no existen hoy día discusiones sobre si un caso está resuelto o no? ¿Cuantos meterían (por ejemplo) el video FLIR [7] en la base de datos de «normal»?. Se pueden esperar críticas y comentarios del tipo que la IA está mal entrenada porque incluye casos normales que otros consideran anomalías.
No exagero en que la recomendación del panel es decirle a la NASA que repita lo que se lleva haciendo durante 70 años con medios más modestos. Recomiendan los panelistas usar los satélites más avanzados en órbita para poder correlacionar las condiciones atmosféricas o meterológicas por ejemplo. O estudiar las zonas calientes donde más aparecen ovnis. En esencia, es buscar patrones.
Se lleva buscando patrones en los ovnis desde el mismo inicio de la fiebre platívola. Un patrón típico es la llamada «Ley Horaria», descrito por primera vez por Jaques Valleé[8]: los ovnis son avistados preferentemente de noche, y el máximo de actividad se produce en torno a las 21 h. Un trabajo posterior, Gregor y Tickx (que al parecer son pseudónimos), encuentran que este máximo en realidad se mueve en función de la estación del año [9]: a horas más tardías en verano, horas más tempranas en invierno. Más o menos correlacionado con la hora del ocaso solar. En realidad es un patrón muy fácil de entender: por la noche, en oscuridad y sin contexto, cualquier fuente de luz puede ser no identificada. Además, a partir de las 22h, la gente se va a dormir, por lo que hay menos probabilidad de una persona pueda ver una luz. Es un patrón creado por las condiciones del avistamiento, y que poco o nada dice de los ovnis en sí [10].
En cuanto a las zonas calientes, fue un tema igualmente ... caliente durante varios años. Se discutía si los ovnis se veían más cuanta más población había en un lugar, o si aparecían preferentemente en lugares más despoblados. El patrón indica que la correlación es positiva: a mayor población, mayor número de avistamientos. Lo cual es bastante lógico: a mayor número de personas, mayor probabilidad de que alguien vea algo. Un patrón de explicación social, y que tampoco dice nada de los ovnis [11].
Otro estudio interesante, Weiller 1980[12]: analiza el efecto de las horas de sol y nubosidad en dos regiones de Francia. Cuanto menos nubosa es una zona, mayor cantidad de casos. La explicación de nuevo, parece simple, obvia, y poco que ver con propiedades de los ovnis.
El estudio orientado de forma científica de los ovnis se hizo durante bastante tiempo. Todo lo que recomiendan los panelistas, de una u otra forma se ha realizado. Búsqueda de patrones, correlación con efectos meteorológicos, creación de bases de datos, determinación de «zonas calientes»... con nulos resultados sobre la existencia de un fenómeno que nadie sabe definir en qué consiste.
Quizás los medios no hayan sido la tecnología punta ni los algoritmos que existen hoy día. Pero les merecería la pena al menos hojear qué cosas se hicieron durante los años 60-70-80 que van en la misma línea de lo que sugieren hacer. Al fin y al cabo, la búsqueda bibliográfica también es parte del método científico.
Un comentario que me parece digno de mención es respecto al único análisis que aparece en el informe. No es la intención del panel resolver el caso, sino tan solo exponerlo como ejemplo de cómo un vídeo que parece mostrar algo anómalo, en realidad no lo es. Cómo los sentidos nos pueden engañar, en este caso, por un efecto de paralaje.
Es un análisis acertado del caso, pero creo que les debería dar que pensar: están recomendando el uso de tecnología punta espacial y algoritmos que están de moda para resolver el gran misterio del planeta... para terminar analizando un caso con trigonometría de la que se aprende en el instituto.
Están hablando de una forma muy genérica cómo abordar un problema científico, pero a la hora de bajar al barro nos encontramos con que no es necesaria tanta parafernalia.
El informe se hizo público el pasado 14 de septiembre, y se puede descargar online [1]
Primero de todo, es un informe encargado por la NASA a gente de diversas universidades. No es un informe «de la NASA», sino «para la NASA», con recomendaciones varias sobre cómo debería actuar. Ya avisaban por adelantado que [2]:
The report is not a review or assessment of previous unidentifiable observations.para que nadie se llamara a engaño.
El informe no es una revisión o evaluación de observaciones anteriores no identificadas.
Unos meses antes del informe, la NASA mantuvo un reunión pública del panel, con intevenciones de cada uno de los panelistas y discusiones entre ellos. Vicente-Juan Ballester Olmos y Chris Aubeck ya lo diseccionaron en su momento [3] exponiendo sus luces y sombras, dejando entrever la ingenuidad de quien se acerca por primera vez a este mundillo ignorando la historia acumulada observaciones e investigaciones ovni. En palabras del chairman del panel, planteaban buscar «una aguja en un pajar», pero lo que parecen ignorar es que nadie asegura que haya una aguja ahí.
El informe tiene 36 páginas, aunque es un tanto repetitivo y varias páginas están dedicadas a poner fotos espectaculares, de esas que quedan muy chulas como fondo de pantalla.
En la parte positiva del informe, es que recomiendan abordar el asunto con una metodología que cualquiera con mentalidad científica puede compartir: dejémonos de testimonios subjetivos; usemos aparatos de medida específicos para la detección de
one of our planet's greatest mysteries.Aquí empieza lo malo, tan pronto como primera frase del prólogo. Y continúa con el primer párrafo de la introducción:
uno de los mayores misterios de nuestro planeta.
Recently, many credible witnesses, often military aviators, have reported seeing objects they did not recognize over the U.S. airspace. Most of these events have since been explained, but a small handful cannot be immediately identified as known human-made or natural phenomena.Es una combinación de dos de las falacias más populares en la ovnilogía: la del testigo de élite y la del residuo. Sobre la fiabilidad de los testigos (ya sea Agamenón, su porquero o un piloto de combate) recomiendo la lectura tranquila y pausada de The Reliability of UFO Witness Testimony [4], que incluye un interesante artículo sobre la falacia del residuo (F. Ares de Blas, pag 673).
Recientemente, muchos testigos creíbles, a menudo pilotos militares, han reportado haber visto objetos que no pudieron reconocer sobre el espacio aéreo de EEUU. Muchos de estos eventos han sido explicados, pero un pequeño puñado no han podido ser identificados como fabricados por el hombre, o como fenómenos naturales.
Como decía, abordar el asunto de forma científica es algo a lo que nadie puede oponerse. Pero las recomendaciones se hacen desde un generalismo que, para quien ya ha bregado con el asunto de los ovnis, no hacen sino denotar ingenuidad. Y desconocimiento.
El panel destaca que actualmente el análisis de UAPs está dificultado por una pobre «calibración de sensores», porque los (pocos) datos disponibles provienen de «instrumentos que no han sido específicamente diseñados para la detección de UAPs».
La recomendación es (obviamente) «calibrar» los sensores. Un proceso de calibración no es más que establecer una relación entre una característica física del sistema de medida, con la magnitud de una propiedad que se quiere observar o medir. Ejemplo simple: en un termómetro de mercurio, se relaciona la longitud que adquiere el mercurio en un canal, con la temperatura a la que está.
¿¡!? ¿A qué se refieren con sensores calibrados para detectar UAPs? ¿Qué magnitudes tiene un UAP y con qué propiedad física de qué sistema de medida se puede relacionar?
Quizás una palabra más adecuada sea «optimizar». Optimizar sensores para poder detectar las propiedades de UAPs, detectores específicos de UAPs. Que dicho de forma generalista como hace el panel suena bien, hasta que entramos en detalle: ¿Cómo hay que optimizar/calibrar los detectores?, o más concretamente, ¿qué propiedades hay que medir u observar de un UAP?
El panel reconoce en cierto punto que «no poseen una descripción consistente de las características físicas de los UAPs». Lo que tira por tierra la recomendación anterior. O más bien hace notar que hay un trabajo previo muy importante, al que poca gente parece darle importancia: Definir qué es un UAP. Ya he hablado del tema alguna vez [5]. No vale con definirlo como «objetos que no son inmediatamente identificables» (definición de la All-domain Anomaly Resolution Office, AARO [6]), porque lo único que dice es que no sabes qué has visto. En un momento dado, hasta una vaca puede ser un UAP si no la reconoces a la primera.
¿En qué se diferencia un globo de un avión? Quien más quien menos, de forma más o menos precisa, formal o informal, puede dar características de ambos objetos. Y en particular, puede hacer referencia a propiedades que los distinguen:
- Un globo se mueve despacio. Un avión se mueve rápido.
- Un globo flota en la atmósfera terrestre y se lo lleva el viento. Un avión tiene propulsión.
- Un globo tiende a ser esférico. Un avión es alargado y con alas
- ...
- Un globo se mueve despacio. Un ovni ¿...?.
- Un avión se mueve rápido. Un ovni ¿...?
- ...
La recomendación de los panelistas es usar algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) para diferenciar los «ovnis de verdad» de objetos mundanos, con dos posibles enfoques: el primero sería construir un modelo de UAP con sus características y propiedades y buscar entre bases de datos de observaciones hechas con «sensores calibrados» qué casos contienen tales características. Acertadamente reconocen que esta vía es imposible sin conocer esas propiedades que distinguen qué es un UAP de otra cosa.
El segundo enfoque es el contrario: descartar de una base de datos los casos que tienen propiedades de causas mundanas e identificar aquellos que se desvían de «lo normal». Cuya dificultad es precisamente determinar qué es «normal» y qué no lo es («anomalía»).
Eso quiere decir quedarse con los casos «anómalos» para posteriormente extraer de ellos patrones y propiedades que podrían asignarse a UAPs. Con las que podrían calibrarse posteriormente los detectores, deduzco.
En realidad, algo similar a lo que se lleva intentando hacer durante 70 años, pero sin IAs de por medio(*).
(* En realidad, mencionan IAs porque son el tema de moda. Hace 10 años, el informe habría dicho que nuevos sensores hechos con nanotecnología ayudarían a detectar mucho mejor los ovnis. La ciencia tampoco escapa a las modas.)
Y con similares problemas. Entrenar una IA requiere componer primero una base de datos de eventos «normales». Así que tendrán que resolver casos a la vieja usanza para poder entrenar una IA que luego podrá decirles si tal o cual caso es «normal» o «anomalía» sin resolver el caso. Es muy parecido a los índices de extrañeza que se definieron tiempo ha, con el objetivo de poder cribar casos y poder centrarse en los interesantes, con mayores posibilidades de realmente mostrar algún tipo de anomalía. Mismo objetivo, distinto algoritmo.
Pero luego, ¿habría acuerdo en qué son casos «normales»?. ¿Acaso no existen hoy día discusiones sobre si un caso está resuelto o no? ¿Cuantos meterían (por ejemplo) el video FLIR [7] en la base de datos de «normal»?. Se pueden esperar críticas y comentarios del tipo que la IA está mal entrenada porque incluye casos normales que otros consideran anomalías.
No exagero en que la recomendación del panel es decirle a la NASA que repita lo que se lleva haciendo durante 70 años con medios más modestos. Recomiendan los panelistas usar los satélites más avanzados en órbita para poder correlacionar las condiciones atmosféricas o meterológicas por ejemplo. O estudiar las zonas calientes donde más aparecen ovnis. En esencia, es buscar patrones.
Se lleva buscando patrones en los ovnis desde el mismo inicio de la fiebre platívola. Un patrón típico es la llamada «Ley Horaria», descrito por primera vez por Jaques Valleé[8]: los ovnis son avistados preferentemente de noche, y el máximo de actividad se produce en torno a las 21 h. Un trabajo posterior, Gregor y Tickx (que al parecer son pseudónimos), encuentran que este máximo en realidad se mueve en función de la estación del año [9]: a horas más tardías en verano, horas más tempranas en invierno. Más o menos correlacionado con la hora del ocaso solar. En realidad es un patrón muy fácil de entender: por la noche, en oscuridad y sin contexto, cualquier fuente de luz puede ser no identificada. Además, a partir de las 22h, la gente se va a dormir, por lo que hay menos probabilidad de una persona pueda ver una luz. Es un patrón creado por las condiciones del avistamiento, y que poco o nada dice de los ovnis en sí [10].
En cuanto a las zonas calientes, fue un tema igualmente ... caliente durante varios años. Se discutía si los ovnis se veían más cuanta más población había en un lugar, o si aparecían preferentemente en lugares más despoblados. El patrón indica que la correlación es positiva: a mayor población, mayor número de avistamientos. Lo cual es bastante lógico: a mayor número de personas, mayor probabilidad de que alguien vea algo. Un patrón de explicación social, y que tampoco dice nada de los ovnis [11].
Otro estudio interesante, Weiller 1980[12]: analiza el efecto de las horas de sol y nubosidad en dos regiones de Francia. Cuanto menos nubosa es una zona, mayor cantidad de casos. La explicación de nuevo, parece simple, obvia, y poco que ver con propiedades de los ovnis.
El estudio orientado de forma científica de los ovnis se hizo durante bastante tiempo. Todo lo que recomiendan los panelistas, de una u otra forma se ha realizado. Búsqueda de patrones, correlación con efectos meteorológicos, creación de bases de datos, determinación de «zonas calientes»... con nulos resultados sobre la existencia de un fenómeno que nadie sabe definir en qué consiste.
Quizás los medios no hayan sido la tecnología punta ni los algoritmos que existen hoy día. Pero les merecería la pena al menos hojear qué cosas se hicieron durante los años 60-70-80 que van en la misma línea de lo que sugieren hacer. Al fin y al cabo, la búsqueda bibliográfica también es parte del método científico.
Un comentario que me parece digno de mención es respecto al único análisis que aparece en el informe. No es la intención del panel resolver el caso, sino tan solo exponerlo como ejemplo de cómo un vídeo que parece mostrar algo anómalo, en realidad no lo es. Cómo los sentidos nos pueden engañar, en este caso, por un efecto de paralaje.
Es un análisis acertado del caso, pero creo que les debería dar que pensar: están recomendando el uso de tecnología punta espacial y algoritmos que están de moda para resolver el gran misterio del planeta... para terminar analizando un caso con trigonometría de la que se aprende en el instituto.
Están hablando de una forma muy genérica cómo abordar un problema científico, pero a la hora de bajar al barro nos encontramos con que no es necesaria tanta parafernalia.
Última reflexión
El punto de vista de los panelistas es básicamente:When it comes to studying such phenomena our overarching challenge is that the data needed to explain these anomalous sightings often do not exist.La recomendación que les daría yo darle la vuelta:
Cuando se trata de estudiar estos fenómenos, el gran reto es que los datos necesarios para explicar estos avistamientos anómalos no existen.
Cuando los datos disponibles son pobres, no serás capaz de identificar ningún avistamiento.Por definición, eso es un ovni/UAP.
Referencias
- [1] NASA UNIDENTIFIED ANOMALOUS PHENOMENA. Independent Study Team Report
- [2] NASA to Release, Discuss Unidentified Anomalous Phenomena Report
- [3] V.J. Ballester Olmos, C. Aubeck, The Needle in the Haystack: Reflections on the NASA UAP Meeting, May 2023
- [4] V.J. Ballester Olmos, R. W. Heiden, The Reliability of UFO Witness Testimony. UPIAR (2023)
- [5] Ovnis de verdad (2019)
- [6] AARO
- [7] J. Plaza El vídeo FLIR1 del pentágono (2022)
- [8] J. Valleé The pattern behind UFO landings. Flying Saucer Review. Special Issue 1 The Humanoids, Oct-Nov (1966),p 26.
- [9] E. Gregor & H. Tickx. OVNI: Un phénomenè parasolaire? Inforespace, Special Issue 4. (1980). pp 3-44
- [10] J. Plaza Modelling the Law of Times. Journal of Scientific Exploration. Vol 29, No. 2, pp. 195-233 (2015)
- [11] J. Plaza A review on the relation between population density and UFO sightings. Journal of Scientific Exploration. Vol 29,No. 3, pp. 425-448 (2015)
- [12] A.R. Weiller. Existe-t-il un phénomène atmosphérique inconnu associé à une certaine classe d'ovnis? La Météorologie VIe serie,22 (1980),pp. 97-180
