Análise identifica que parte de registros de fenômenos anômalos são na verdade aves em voo

Uma análise conduzida pelo Conselho Consultivo Científico sobre Fenômenos Anômalos Não Identificados (FANI) revelou que diversos registros anteriormente classificados como anômalos podem ser, na verdade, aves em voo. A descoberta partiu do estudo do vídeo DOW-UAP-PR135, desclassificado em 18 de setembro de 2026 pelo Presidential Unsealing and Reporting System for UAP Encounters (PURSUE), que mostrava seis pontos infravermelhos com manobras superiores às de drones convencionais.

A assinatura térmica de aves

Sob a liderança do Dr. Jacob Haqq-Misra, a equipe identificou que o brilho dos pontos no vídeo variava periodicamente entre 7 e 8 vezes por segundo. Esse padrão coincide com registros de infravermelho de pássaros batendo as asas, capturados pelos observatórios do Projeto Galileo.

A variação do brilho ocorre porque a radiação de calor do corpo da ave depende da orientação e da superfície das asas durante o movimento. O estudo observou que a frequência desse batimento aumenta conforme a altitude cresce, devido ao ar mais rarefeito. Essa metodologia de identificação é considerada vantajosa por não depender da distância do objeto observado.

Expansão da análise e dados do PURSUE

A aplicação desse método de análise a todos os vídeos de sensores disponibilizados nos seis lotes do PURSUE permitiu reclassificar outros registros. Atualmente, 10 vídeos do sistema, totalizando 25 candidatos, são prováveis registros de animais voadores. Esse volume representa aproximadamente 8% de todo o material de sensores publicado até o momento.

Entre os casos identificados estão:

• PR097: registro de uma provável bandada com quatro pássaros, seguida por outros quatro.
• PR141: vídeo com tela dividida entre canais óptico e infravermelho, ambos apresentando a mesma frequência de variação.
• Outros registros: PR41, PR44, PR077, PR079, PR085, PR088, PR099.

Alguns vídeos adicionais sugerem a presença de aves, mas a qualidade da imagem, excessivamente granulada e tênue, impede a confirmação da frequência de batimento.

Próximos passos na investigação

Ainda restam 92% dos vídeos de sensores desclassificados sem identificação definitiva, podendo tratar-se de drones de fabricação humana ou aves não identificadas. Para solucionar essa questão, a equipe sugere a utilização de algoritmos de Inteligência Artificial treinados com os dados de objetos lentos triangulados pelo Projeto Galileo.

A investigação reforça a premissa de que a natureza dos FANI — sejam eles tecnologia alienígena, drones de espionagem ou animais — deve ser desvendada por meio da análise rigorosa de dados colhidos por instrumentos científicos.