Una reciente publicación presentada por Karim Daghbouche en Journal Academica explora los desafíos de la ingeniería inversa de Fenómenos Aéreos No Identificados (UAP, por sus siglas en inglés) desde la perspectiva de la teoría de la complejidad computacional. Este trabajo destaca que el proceso de interpretación y reconstrucción de los UAP, modelado como un problema de identificación de autómatas, es NP-completo bajo paradigmas computacionales clásicos. Esto implica que infundir los mecanismos internos de UAP, como materiales isotópicamente diseñados o sistemas de propulsión no convencionales, a partir de observaciones fragmentadas es un reto computacionalmente intratable.

El estudio establece que los datos recolectados, ya sean observaciones operativas no reproducibles o data estructurada de supuestos accidentes, son inherentemente incompletos. Incluso con la reproducibilidad, la falta de un marco teórico completo asegura que la ingeniería inversa siga siendo NP-completa. Este hallazgo frustra numerosos esfuerzos de ingeniería inversa actuales y sugiere implicaciones profundas para la transparencia sobre la tecnología UAP y las inversiones empresariales relacionadas.

La investigación yuxtapone la tarea de comprender los UAP con la posesión de un smartphone moderno por humanos prehistóricos. A pesar de que los objetos pueden ser tangibles, la comprensión de su funcionalidad interna y principios operativos está increíblemente desafasada con respecto a nuestras capacidades tecnológicas actuales.

Se enfatiza que incluso cuando se intenta mejorar los flujos de trabajo con datos más completos mediante nuevas estrategias experimentales, la creciente magnitud de los factores de complejidad desconocidos, tales como principios físicos no familiares o materiales exóticos de ingeniería, potencialmente eleva el problema a la categoría PSPACE-hard o lo lleva al nivel de Entscheidungsprobleme.

El informe concluye enfatizando que las estructuras actuales para encarar los problemas de ingeniería inversa de sistemas tan exóticos son fundamentalmente ineficaces. Se alude a la posible aparición de técnicas computacionales innovadoras, específicamente procesadores no deterministas, como herramientas potenciales para “rellenar los huecos” en matrices de caracterización de estado y abordar sistemáticamente las incertidumbres en los datos observacionales fragmentados.