Ufos-Wilson

Concepção artística da sonda Parker. Crédito: NASA Por George Dvorsky A ousada missão da NASA de tocar o Sol está agora em seu 15º mês, com a Parker Solar Probe se aproximando cada vez mais da nossa estrela hospedeira a cada órbita que passa. Os dados coletados pela sonda durante seus dois primeiros sobrevôos estelares já estão disponíveis online, com a NASA tornando os arquivos “disponíveis para usuários interessados a manipularem, analisarem e plotarem da maneira que desejarem”. Desde que a sonda foi para o espaço, em 12 de agosto de 2018, ela já concluiu três órbitas solares . Os dados coletados durante as duas primeiras órbitas estão agora acessíveis ao público, de acordo com a NASA . O acervo publicado online consistem em arquivos de dados brutos e exibições gráficas. Isso é incrível, porque a sonda está indo para onde nenhuma espaçonave chegou antes e está acumulando informações sem precedentes. A sonda já estabeleceu o recorde de ser o objeto construído por humanos que ...

Programa onde comentamos sobre os 5 lugares no Brasil onde a incidência de OVNIs é intensa: 5 – ESTADO DA BAHIA: Chapada Diamantina; 4 – ESTADO DO AMAZONAS E PARÁ: Regiões ribeirinhas; 3 – ESTADO DO RIO DE JANEIRO: Serra da Beleza; 2 – ESTADO DE MINAS GERAIS: Serra do Cipó; 1 – ESTADO DE SÃO PAULO: Ilhabela, Guarujá e Peruíbe. FONTE: Enigmas e Mistérios Veja também: Top 5: turismo ufológico

Por Daniele Cavalcante O telescópio espacial Transess Exoplanet Survey Satellite (TESS), da NASA, registrou imagens que permitiram a criação de um mosaico do mar de estrelas da Via Láctea, mais precisamente no céu do hemisfério sul, a partir de 208 imagens capturadas pelos seus sensores. O panorama foi criado durante o primeiro ano de operações científicas da missão e revela detalhes incríveis da paisagem cósmica. Ethan Kruse, cientista da NASA que montou o mosaico, explicou que "a análise dos dados do TESS se concentra em estrelas e planetas individuais, uma de cada vez”, mas o pesquisador queria uma visão mais panorâmica, e então decidiu criar um jeito de “destacar tudo de uma só vez, enfatizando realmente a vista espetacular que o TESS nos dá de todo o céu". Para criar esse panorama, o TESS dividiu o sul celeste em 13 setores e fotografou cada um deles por quase um mês usando quatro câmeras, cada uma delas com 16 dispositivos de carga acoplada (CCD, da sigla em ing...

A aceleração da expansão do universo não pode ser explicada, no contexto da relatividade geral de Einstein, sem a existência de uma forma desconhecida de energia - NASA Alejandra Martins Da BBC News Mundo A energia escura, maior componente do universo em que vivemos, ainda é um enigma para nós. Os átomos compõem tudo o que é conhecido: os planetas, as estrelas e nós, seres humanos. Mesmo assim, tudo isso representa apenas 5% de todo o universo. O restante é formado pelo que os cientistas chamam de energia escura (a maior parte) e de matéria escura. Os astrônomos agora têm um novo e poderoso instrumento para estudar essa energia escura, o Instrumento Espectroscópico de Energia Escura (conhecido como Desi, na sigla em inglês). Esse equipamento vai permitir a produção de um mapa mais detalhado do universo depois de observar cerca de 35 milhões de galáxias em cinco anos. Mas o que se sabe até agora sobre a energia escura e como o Desi vai estudá-la? A BBC News Mundo, serv...

Stefan Ulmer, porta-voz do CERN, ao lado do BASE. Foto: CERN Por Ryan F. Mandelbaum Um novo artigo pergunta: e se a antimatéria for o portal para um universo sombrio? Ok, não é bem isso, mas ela pode nos ajudar a entender o que é a tal da matéria escura que ninguém conseguiu detectar até agora. As medições do universo revelam que a maior parte de sua massa parece ser “matéria escura”. Este é o nome dado a um material invisível que interage com a matéria comum através das leis da gravidade, mas que não foi diretamente detectado, apesar dos grandes esforços para encontrá-lo. Os cientistas estão caçando a matéria escura em várias frentes. Uma equipe está procurando o áxion, que é considerado por muitos cientistas como um dos mais prováveis constituintes da matéria escura por causa da maneira como ele interage com um tipo de matéria chamado antimatéria. Os áxions são, talvez, o segundo candidato mais popular à matéria escura. Eles estão depois de uma classe de partículas chamada...

"Acho que há algo aí. Ainda não tenho as respostas. Ninguém tem." [Imagem: Melissa Trainer/Dan Gallagher/NASA Goddard] Oxigênio que vai, oxigênio que vem Com o mistério do metano de Marte ainda sem solução à vista, o robô espacial Curiosity trouxe aos cientistas um novo enigma: o oxigênio marciano. A informação veio com a medição dos níveis sazonais de todos os gases na atmosfera diretamente acima da superfície da Cratera Gale, onde está o Curiosity. O resultado é desconcertante. Em Marte, o oxigênio, o gás que a maioria das criaturas da Terra usa para respirar, se comporta de uma maneira que até agora os cientistas não conseguem explicar através de nenhum processo químico conhecido. Ao longo de três anos marcianos (quase seis anos da Terra), um instrumento do Curiosity, chamado SAM (Sample Analysis at Mars), inalou o ar da Cratera Gale e analisou sua composição. Os resultados confirmaram a composição da atmosfera superficial marciana: 95% em volume de dióxido d...

Exemplo de um agente de aprendizado em um jogo de computador: o personagem é controlado por um jogador humano. Os olhos são os agentes. O jogador deve guiar os agentes de tal maneira que eles executem uma tarefa, por exemplo, sem bater em um obstáculo. O treinamento é baseado em um processo de aprendizado de máquina - tudo o que o jogador faz é delinear requisitos grosseiros. [Imagem: RUB/Institut für Neuroinformatik] Estupidez automatizada Apesar das muitas preocupações com a inteligência artificial e seu crescente papel na sociedade, o fato é que a geração atual de programas de inteligência artificial não é nem um pouco inteligente. Existem basicamente dois tipos de aprendizado de máquina: as redes neurais profundas, as responsáveis pelo famoso "aprendizado profundo", e as redes de aprendizado por reforço. Ambos são baseados no treinamento do sistema, usando quantidades enormes de dados, para executar uma tarefa específica, por exemplo tomar uma decisão. Durante o...