SETI、エージェンティックAIで信号探索

Breakthrough ListenとSETI研究所は、カリフォルニア州のアレン電波望遠鏡群でエージェンティックAI（自律型AI）を使い、地球外生命や技術からの信号を探索しています。自然言語で一度指示すると、AIエージェントが望遠鏡を制御し、受信データを補正・強化して、観測中のデータにAIモデルを適用できます。NVIDIA Holoscanはセンサーのデータを到着と同時に処理するため、観測中にエージェントが対応できます。SETI研究所のSETI部門長でBreakthrough Listenの主任研究者でもあるアンドリュー・シーミオン(Andrew Siemion)は、エージェントを使う観測施設が見つける信号は、人間の創造者よりもエージェントに近い特徴を持つかもしれないと述べ、これを「翻訳における突破口」と呼びました。

望遠鏡のDAQIRIライブラリは、毎秒テラビット単位のセンサーデータをGPUメモリーに直接送り、ハードディスクを満杯にせずに観測データを処理します。SETI研究所の信号処理フレームワーク「CyberEther」は、cuFFTやcuBLASなどのNVIDIA CUDA-Xライブラリを使います。ウェブベースの観測施設オーケストレーター「Nexus」は、機器の状態、計算資源、処理パイプラインをエージェント間で共有します。研究者はパケット損失を監視し、リアルタイムのスペクトログラムを確認し、自然言語の指示で信号処理ブロックを書き換えられます。NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU上でシステムは毎秒2.4テラビットを処理し、推論は望遠鏡のそばにある施設内で実行されます。統合システムはアンテナの向きと焦点を調整し、装置を較正し、データの誤りを補正して結果を描画します。人間なら数週間から数年かかる作業を、数時間で完了できます。

このパイプラインはすでに、かに星雲のパルサーをAIでリアルタイム検出した初の事例を達成しました。チームは、データを現地に置いたまま処理できることや応答時間が重要な作業に向け、NVIDIA Nemotronを含む公開モデルを評価しています。また、将来的に月の裏側でオフライン運用する可能性がある観測施設での利用も検討しています。

Breakthrough ListenとSETI研究所は、カリフォルニア州のアレン電波望遠鏡群でエージェンティックAI（自律型AI）を使い、地球外生命や技術からの信号を探索しています。自然言語で一度指示すると、AIエージェントが望遠鏡を制御し、受信データを補正・強化して、観測中のデータにAIモデルを適用できます。NVIDIA Holoscanはセンサーのデータを到着と同時に処理するため、観測中にエージェントが対応できます。SETI研究所のSETI部門長でBreakthrough Listenの主任研究者でもあるアンドリュー・シーミオン(Andrew Siemion)は、エージェントを使う観測施設が見つける信号は、人間の創造者よりもエージェントに近い特徴を持つかもしれないと述べ、これを「翻訳における突破口」と呼びました。

望遠鏡のDAQIRIライブラリは、毎秒テラビット単位のセンサーデータをGPUメモリーに直接送り、ハードディスクを満杯にせずに観測データを処理します。SETI研究所の信号処理フレームワーク「CyberEther」は、cuFFTやcuBLASなどのNVIDIA CUDA-Xライブラリを使います。ウェブベースの観測施設オーケストレーター「Nexus」は、機器の状態、計算資源、処理パイプラインをエージェント間で共有します。研究者はパケット損失を監視し、リアルタイムのスペクトログラムを確認し、自然言語の指示で信号処理ブロックを書き換えられます。NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU上でシステムは毎秒2.4テラビットを処理し、推論は望遠鏡のそばにある施設内で実行されます。統合システムはアンテナの向きと焦点を調整し、装置を較正し、データの誤りを補正して結果を描画します。人間なら数週間から数年かかる作業を、数時間で完了できます。

このパイプラインはすでに、かに星雲のパルサーをAIでリアルタイム検出した初の事例を達成しました。チームは、データを現地に置いたまま処理できることや応答時間が重要な作業に向け、NVIDIA Nemotronを含む公開モデルを評価しています。また、将来的に月の裏側でオフライン運用する可能性がある観測施設での利用も検討しています。