UFOLOGÍA / ¡QUEDA POR SABER QUÉ SON EL OTRO 92%!

El 8% de los objetos desconocidos desclasificados por el Pentagono pueden ser pájaros. El brillo infrarrojo de estos objetos late varias veces por segundo, igual que el de un ave al batir las alas. Es una prueba que no depende de la distancia y que elimina un pequeño porcentaje de los vídeos desclasificados, ya sean animales voladores, drones espía chinos o tecnología alienígena...

El primer artículo del Consejo Asesor Científico sobre FANI, publicado hace poco aquí, analizó un enjambre de seis puntos infrarrojos que se movían de forma coordinada, con una capacidad de maniobra inteligente superior a la de los drones. Esto planteaba una pregunta intrigante: ¿podría ser una prueba de tecnología alienígena? Nuestro artículo de análisis, dirigido por el doctor Jacob Haqq-Misra, descubrió que el brillo de estos puntos varía de forma periódica unas 7 u 8 veces por segundo, en consonancia con los vídeos infrarrojos de pájaros batiendo las alas grabados por los observatorios del Proyecto Galileo, como se describió hace poco aquí. El brillo infrarrojo refleja el calor que irradia el cuerpo de un ave, que depende de la superficie y la orientación de sus alas, lo que provoca variaciones periódicas a medida que el pájaro las bate. La frecuencia de aleteo de las aves aumenta con la altitud, a medida que el aire que las rodea se enrarece. Este resultado convirtió un fenómeno anómalo no identificado (FANI) declarado oficialmente en un posible fenómeno identificado (FI): animales voladores. De hecho, algunos animales tienen comportamientos colectivos más sofisticados que nuestros mejores robots o drones. La gran ventaja de las variaciones periódicas de brillo como método de identificación es que no depende de la distancia, desconocida, a la que se encuentra el FANI. ¿Qué parte del 92% restante de los vídeos de sensores desclasificados corresponde a pájaros no identificados o a drones fabricados por humanos? Las características infrarrojas de los objetos lentos en los datos triangulados del Proyecto Galileo, publicados aquí, podrían servir como conjunto de datos de entrenamiento para los algoritmos de IA que intenten responder a esta pregunta. Leer el articulo completo: El Confidencial.com