Việc Bộ Quốc phòng triển khai hệ thống GREMLIN để theo dõi Hiện tượng Hàng không Không xác định (UAP) đã làm dấy lên cuộc thảo luận sôi nổi trong cộng đồng khoa học và công nghệ, làm nổi bật cách tiếp cận đang phát triển về giám sát trên không và thu thập dữ liệu.
Tích hợp đa cảm biến và kiến trúc kỹ thuật
Hệ thống GREMLIN thể hiện một bước chuyển đáng kể trong phương pháp phát hiện UAP, tích hợp nhiều loại cảm biến bao gồm cảm biến EO, hệ thống radar, giám sát phổ RF và theo dõi ADS-B. Theo phân tích kỹ thuật từ cộng đồng, cách tiếp cận toàn diện này cho phép hiệu chuẩn với các máy bay có thể nhận dạng trong khi thiết lập dữ liệu cơ sở để phát hiện các bất thường. Sự tham gia của MIT Lincoln Labs trong việc tích hợp hệ thống cho thấy một cách tiếp cận khoa học nghiêm túc về thu thập và phân tích dữ liệu.
Các Thành Phần Hệ Thống Chính:
- Cảm biến EO
- Hệ thống radar
- Giám sát phổ RF
- Theo dõi ADS-B
- Nhiều camera viễn vọng để tam giác đo
Các Danh Mục Báo Cáo:
- 63% - Ánh sáng trên bầu trời (không có dữ liệu bổ sung)
- Danh mục lớn thứ hai - Vật thể hình cầu (phần lớn được xác định là khinh khí cầu)
- Sự cố đáng chú ý - Hoạt động của máy bay không người lái gần các cơ sở hạt nhân
- Nhận dạng nhầm phổ biến - Vệ tinh Starlink
Phương pháp dựa trên dữ liệu và khả năng hệ thống
Điểm mạnh chính của hệ thống nằm ở khả năng kết hợp nhiều nguồn dữ liệu. Tương tự như Hệ thống Giám sát Không gian Sâu Quang học Mặt đất (GEODSS), GREMLIN sử dụng camera kính viễn vọng tại nhiều vị trí để tam giác hóa chính xác. Khả năng quan sát đa điểm này giải quyết một hạn chế quan trọng trong các nghiên cứu UAP trước đây:
Điều cần thiết, và điều mà Gremlin được cho là sẽ cung cấp, là camera kính viễn vọng tại nhiều vị trí có thể nhanh chóng tập trung vào một mục tiêu duy nhất. Những ánh sáng trên bầu trời nhìn từ một điểm không cho bạn biết nhiều, nhưng nếu bạn có ba camera được đặt tách biệt nhắm vào vật thể đó, bạn sẽ biết nó ở đâu.
Phát hiện hiện tại và phân tích thống kê
Theo phân tích cộng đồng từ tài liệu của DOD, phần lớn các báo cáo UAP (63%) liên quan đến ánh sáng trên bầu trời mà không có dữ liệu bổ sung xác nhận. Vật thể hình cầu chiếm loại lớn thứ hai, với hầu hết được xác định là khinh khí cầu. Hệ thống cũng đã phát hiện hoạt động drone gia tăng, bao gồm các sự cố đáng lo ngại gần các cơ sở hạt nhân, và việc nhận dạng nhầm thường xuyên các vệ tinh Starlink.
Phương pháp khoa học và phản ứng của cộng đồng
Phản ứng của cộng đồng kỹ thuật nhấn mạnh sự chuyển hướng sang thu thập và phân tích dữ liệu nghiêm ngặt hơn. Trong khi một số người bày tỏ sự hoài nghi về sự thiếu chi tiết trong sơ đồ kiến trúc hệ thống, những người khác chỉ ra rằng điều này có thể là có chủ ý do tính chất nhạy cảm của công nghệ. Việc tập trung vào thiết lập dữ liệu cơ sở và phân tích có hệ thống thể hiện sự thay đổi so với các cách tiếp cận nghiên cứu UAP mang tính suy đoán trước đây.
Việc triển khai GREMLIN đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc áp dụng phương pháp khoa học để điều tra UAP, mặc dù cộng đồng vẫn còn chia rẽ về ý nghĩa cuối cùng của dữ liệu đang được thu thập. Cách tiếp cận có hệ thống này trong việc thu thập và phân tích dữ liệu cuối cùng có thể cung cấp nền tảng thực nghiệm cần thiết cho việc nghiên cứu khách quan về hiện tượng hàng không.
Nguồn trích dẫn: Military's UFO-Hunting Aerial Surveillance System Detailed In Report