Richard Cloete

مركز الفيزياء الفلكية يُعرّف (كلويت) على أنه عالم حاسوبي مع دكتوراه في علوم الحاسوب The Galleo Project states that he previously held a postdoctoral position at the University of Cambridge before joining Harvard.[S1][S5]

سجل الدكتوراة في جامعة نيوكاسل يقدم تفاصيل إضافية بحث (كلويت) عن الدكتوراه يتعلق بقياس التساهل والنمذجة والإدارة في الصنع عن بعد التفاعلي، بما في ذلك التنبؤ، والمحاكاة وقياس الأداء في النظم السحابية.[S6]هذه الخلفية ذات صلة بجانب هندسة البياناتUAPالبحث. المرصد الحديث المتعدد الوسائط لا يقوم فقط بجمع الصور

ويتعين عليها:

• - أجهزة الاستشعار المتعددة المتزامنة؛
• (أ) تتدفق كميات كبيرة من البيانات؛
• (ب) الكشف عن الأجسام في الوقت الحقيقي؛
• تعقبها عبر الإطارات
• (أ) مقارنة الملاحظات مع الفهرس الخارجية؛
• - تصنيف الأشياء المعروفة؛
• (ب) الحفاظ على البيانات الخام؛
• مرشّح أعلام للتحليل لاحقاً. هذه هي مشاكل الحاسوب و الهندسة النظمية قبل أن تصبح أسئلة عن الفيزياء الغريبة

(الموجز الحالي لمشروع (غاليليو) يصف (كلويت) كعضو بحثي يعرف وينفذ أبحاث المشروع تحت (آفي لوب) في مركز الفيزياء الفلكية[S1]The Project seeks to replace anecdotalUAPأدلة ذات قياسات منهجية من مراصد أرضية. ويشمل هيكلها التقني أجهزة استشعار بصرية وأشعة تحت الحمراء ورادار وتردد إذاعية وأجهزة استشعار صوتية وبيئية. والطبقة الحاسوبية أساسية لأن محطة للرصد قد تلاحظ أعدادا هائلة من الطائرات، والسواتل، والطيور، والحشرات، والظواهر الجوية، والمصادر الفلكية.

معظم الاكتشافات يجب أن تكون عادية ومن ثم، يجب أن يصبح نظام موثوق علميا جيدا جدا في الاعتراف بالمعتاد قبل أن يصبح تصريف الأعمال المتبقية غير العادية مفيدا.

كلويت) كان مقدماً)2023ورقة«منهاج حاسوبي متكامل لتحديد وتتبع الفينوميا الجوية غير المحددة الهوية (المنبر الحاسوبي المتكامل)UAP)»في Journal of Astronomical Instrumentation. [S2]وتصف الورقة هيكلاً حاسوبياً مقترحاً لاستخلاص البيانات من أنواع الاستشعار المتعددة، وملاحظات معالجة في الوقت الحقيقي، وتميز الظواهر الطبيعية والبشرية الاصطناعية عن الأحداث التي تقع خارج المظروف الفينوميولوجية المعروفة. ويشمل التصميم الخوارزميات اللازمة للتحليل غير المباشر، فضلا عن الكشف في الوقت الحقيقي.

وتصف الورقة صراحة العمل على أنه عمل أولي. هذا مهم الهيكل المقترح ليس دليلا على أن النظام قد اكتشف بالفعل روايةUAP. ومساهمتها العلمية هي الهندسة: تحديد كيفية انتقال البيانات من أجهزة الاستشعار إلى التصنيف والتحليل الخارجي.

وتميز الورقة المتكاملة المتعددة الجوانب المفاهيمية الهامة بين المتفوقين الإحصائيين والتناقضات العلمية.[S2]فالأعداد الإحصائية هي قياس يختلف عن التوزيع المهيمن. ويمكن أن يحدث ذلك لأسباب عديدة:

• (ب) العيار السيئ؛
• - طائرات نادرة ولكنها معروفة؛
• طقس غير عادي؛
• فساد البيانات؛
• أشعة المجس؛
• حشرة قريبة جداً من الكاميرا
• بيانات تصنيف غير كاملة. الشذوذ العلمي هو فئة أقوى بكثير.

وهو يتطلب ملاحظة مدعمة ومميزة إحصائياً تقاوم التفسير في إطار النماذج السائدة بعد اختبار القطع الأثرية والبدائل المعروفة. وهذا التمييز ضروري لأن هذا التمييز لا بد منه.AIالنظم جيدة بشكل استثنائي في الإنتاج«غريب»مرشحين إن ارتفاع معدل الشذوذ ليس دليلاً على التكنولوجيا غير البشرية. إنها إشارة ثلاثية تخبر الباحثين أين يتطلعون بشكل أوثق

كلويت أيضاً شارك في تأليف2023طريق مشروع غاليليو«The Scientific Investigation of Unidentified Aerial Phenomena (Aerial Phenomena)UAP() استخدام المرصدات الأرضية المتعددة الوسائط.» [S7]وتصف الورقة مصفوفة لقابلية التتبع العلمي تربط بين البارامترات المادية المرغوبة والكميات القابلة للرصد ومتطلبات الأجهزة. وتشمل مجموعة أجهزة الاستشعار ما يلي:

• كاميرات واسعة النطاق؛
• كاميرات متعددة الأطياف ضيقة الميدان؛
• - الرادار المتعدد المقاييس؛
• - رصد أجهزة الاستطلاع الإذاعي؛
• أجهزة الاستشعار الصوتية؛
• القياسات البيئية الهدف ليس مجرد تصوير شيء غير عادي.

ومن المقرر استرجاع ما يكفي من القياسات المستقلة لتقدير الممتلكات المادية مثل الموقع والمسار والطيف والكينيمات، وتحديد ما إذا كانت الشذوذ الظاهري ينجو من المقارنة بين أجهزة الاستشعار. ويعالج هذا النهج بصورة مباشرة أوجه الضعف في العديد من الحالات التاريخيةUAPقضايا.

كلويت شارك في فرز منفصل2023ورقة تصف المعدات والبرامجيات اللازمة للتركيز على المواقع ذات الأجسام الجوية الثلاث الأبعاد. ويستخدم هذا النظام عدة كاميرات عبر نطاقات مرئية وشبه بالأشعة تحت الحمراء والأشعة تحت الحمراء، ومعايرة وتثبيت لاستعادة مواقع على مر الزمن، ومن ثم تقدير السرعة والتسريع.[S8]وهذا أمر له أهمية خاصة بالنسبة للحديثUAP-مناقشات فيديو ويمكن أن ينتج تسلسل وحيد للصور حركة سريعة واضحة دون توفير نطاق موثوق به.

ويمكن لنظام متعدد أجهزة القياس أن يستعيد عمق الأرضي. هذا يُحوّلُ حركةَ إنفراديةَ إلى كنيماتِ قابلةِ للقياس. ولذلك، فإن التحدي الهندسي ليس مجرد حل أعلى. إنه يُقتنى من الهندسة المستقلة.

وتدرج كلويت أيضا ككاتب مشارك في أعمال مشروع غاليليو فيما يتعلق بالرصد الصوتي المتعدد النطاقات والرادار المتعدد الإحصائيات السلبي.[S9][S10]ويهدف النظام الصوتي إلى رصد التوقيعات غير الصوتية والفظيعة والفوق الصوتية واستخدام تسجيلات الطائرات المعروفة لتطوير خوارزميات تحديد الهوية. والغرض من مفهوم الرادار هو استعادة موقع الجسم وسرعة من أجهزة الاستقبال الموزعة. وهذه الطرائق ذات قيمة علمية لأنها يمكن أن تدعم البيانات البصرية أو تتناقض معها. ولا يزال الهدف البصري الذي لا يوجد فيه أي صوت أو رادار أو توقيع حراري مناظر، حقيقيا، حسب النطاق وحساسية الاستشعار، ولكن نمط الاستشعار المتعدد يوفر قيودا لا يمكن أن يتوفر لها الفيديو وحده.

In2025(كلويت) شارك في تأليف مُراجعة من قبل الأقران أجهزة الاستشعار ورقة عن تشغيل صفيفة كاميرا تحت الحمراء لجميع السكك لكشف الأجسام المحمولة جواً. وشملت مساهماته المدرجة برامجيات وتحليلات رسمية وصياغتها الأصلية.[S11]

إن عمل المفوضية مهم لأن الأدوات العلمية يجب أن توصف قبل أن يمكن الوثوق في شذوذها. ويتعين على الباحثين أن يعرفوا ما يلي:

• حساسية؛
• فطائر ميتة؛
• حساسية؛
• السلوك الحراري؛
• - ضوضاء خلفية؛
• - الكشف الكاذب؛
• آثار تجهيز الصور. يمكن لجهاز استشعار غير محرر أن يخلق تشوهات مقنعة تختفي بمجرد فهم سلوك المكتشف. مشاركة (كلويت) في التكليف لذلك يعزز أهميتهUAPSACدور تحليل البيانات

البحث الحالي لـ(كلويت) ليس مقتصراً علىUAP. In2024لقد شارك في تأليف مُراجعة نظراء علم الفلك ورقة عن أساليب التعلم الآلي للتصنيف الآلي للأجسام المتقاطعة في فيرا جيم. المرصد/المرصدLSSTبيئة البيانات.[S12]

In2025لقد شارك في تأليف أخرى علم الفلك ورقة تستخدم أساليب تعلم الآلات لتحسين اكتشاف الأجسام القريبة من الأرض.[S13]وهذه المنشورات مهمة بالنسبة لموجزه لأنها تبين العمل في مجال التعلم الآلات في مشاكل التصنيف الفلكي الثابتة التي يمكن فيها اختبار الحقيقة الأرضية وأداء الدراسات الاستقصائية. الصلة بالموضوعUAPهو منهجي وينبغي أن تثبت الخوارزميات أولاً أنها تستطيع تحديد السكان المعروفين، وتقدير معدلات الخطأ، وتعميم البيانات الجديدة قبل أن يضع الباحثون وزناً كبيراً على تصنيفهم لفئة«غير معروف»

الذكاء الاصطناعي جذاب فيUAPالبحث لأن شبكات الاستشعار تخلق بيانات كثيرة جداً للاستعراض اليدوي. لكنAIيعرض مخاطره الوبائية يمكن للنموذج أن يتعلم القطع الأثرية في بيانات التدريب. ويمكن أن يصنف الجسم بثقة عالية حتى عندما يُعرض على فئة غائبة عن التدريب.

يمكن أن تنتج«مجهول»ببساطة لأن البيانات الفوقية مفقودة والكشف عن عدم التوزيع هو في حد ذاته مشكلة بحثية نشطة. (أ)UAP AIيحتاج خط الأنابيب أكثر من برمجيات معقدة. وهي تحتاج إلى:

• (أ) مجموعات التحقق من الهوية المعروفة؛
• (أ) استعراض الإنسان؛
• (أ) حدود شفافة؛
• إعادة التجهيز الأولي؛
• (أ) سجلات التحويل النموذجي؛
• (أ) معايرة عدم التيقن؛
• الحصول على بيانات الاستشعار الخام. الدور التقني لـ(كلويت) من المحتمل أن يكون محورياًUAPSACيتفادى الايجابيات الكاذبة

وظهرت كلويت في حزيران/يونيه الأول2026قائمة المجالس المسؤولة عن تحليل البياناتAIأدوات.[S3][S4]وخلافا للأعضاء الذين تكون مساهماتهم في المقام الأول سياساتية أو اتصالات عامة، فإن دوره الموكل له قريب من المسألة التقنية الأساسية المتمثلة في التحولUAPالبيانات في التصنيفات. هذا لا يعني أن المجلسAIوقد أنتجت النظم بالفعل اكتشافا. المعلومات المتاحة للجمهور التي تم استعراضها هنا لا توفر كاملةUAPSACخط أنابيب البيانات، أو هيكل نموذجي، أو ناتج تحليل الحالات المتحقق منه. ولذلك ينبغي أن يصف موجزه التعيين على أنه تطبيق جديد لتخصص البحث الثابت بدلا من أن يبيّن أن نتيجة المجلس قد اكتملت.

ويعمل كلويت في إطار مشروع غاليليو في إطار آفي لوب، وهو الآن في مجلس يرأسه لوب. وهذا يخلق الاستمرارية وشاغلا منهجيا محتملا على السواء. والاستمرارية مفيدة لأن الأدوات والخبرات الموجودة يمكن نقلها بسرعة إلى العمل الاستشاري الحكومي. The concern is independence.

وإذا ما صممت مجموعة البحوث نفسها جهازاً، واختيارت شذوذ المرشحين، وقيمتها دون تكرار خارجي كاف، فإن التحيز في التأكيد يمكن أن يدخل حتى في نظم متقدمة تقنياً. The الضمانة ليستإلى الاستبعاد منتسبةالباحثون. It هو ضمانمستقلة للتثبت، مفتوحةالأساليب الممكنةوإنهاء الخدمة بوضوحبين تنمية الخوارزمياتالشذوذ النهائيالمطالبات.