伽利略项目研究小组的目标是使用标准科学方法确定 UAP 和类似 Oumuamua 的星际物体的性质，该方法基于对使用优化仪器收集的开放科学数据的透明分析。一张图片胜过千言万语。例如，在一英里距离外的人类尺度 UAP 物体表面的百万像素图像将允许区分标签：“X 国制造”与附近系外行星上的潜在替代品“ETC Y 制造”。我们的银河系。这一目标将通过使用分布在选定位置的中型、高分辨率望远镜和探测器阵列网络以及合适的相机和计算机系统搜索 UAP 来实现。数据将向公众开放，科学分析将是透明的。我们期待广泛的人工智能/深度学习 (AI/DL) 和算法方法来区分大气现象与鸟类、气球、商业或消费无人机，以及潜在的陆地或其他来源调查我们星球的技术对象，如卫星。为了实现高对比度成像，每个望远镜都将成为具有正交和互补能力的探测器阵列的一部分，从雷达、多普勒雷达和高分辨率合成孔径雷达到高分辨率、大型相机可见范围和红外波段望远镜。如果发现 ETC 正在使用 UAP 测量地球，那么我们必须假设 ETC 已经掌握了无源雷达、光学和红外技术。在这种情况下，我们对这种检测到的 UAP 的系统研究将通过高性能、集成和多波长探测器阵列得到加强。伽利略计划研究小组还将利用现有和未来的天文调查，例如未来在维拉·鲁宾天文台 (VRO) 进行的时空遗产调查 (LSST) [1]，来发现和监测星际访客的特性到太阳系。我们将概念化和设计，可能与感兴趣的太空机构或太空企业合作，一个准备发射的太空任务，通过拦截它们接近太阳的轨迹或使用地面勘测望远镜，对不寻常的星际物体（如“Oumuamua”）进行成像发现星际流星。发现潜在的 1 米或更小的可能正在探索地球的卫星，例如在地球上空几百公里的极地轨道上，可能在 2023 年及以后通过 VRO 变得可行，但如果雷达、光学和红外技术已被掌握ETC，然后可能需要地球上非常复杂的大型望远镜。我们将设计伽利略计划打算部署的先进算法和 AI/DL 对象识别和快速过滤方法，最初是在非轨道望远镜上。