SETI研究、AIエージェントで信号探索をリアルタイム化

望遠鏡を自然言語で操作

Allen Telescope Arrayで導入
観測機器と解析を一括操作
NVIDIA Holoscanがデータ処理

毎秒2.4テラビット処理

GPU上でデータを即時処理
現場設置で推論を実行
人手の作業を数時間に短縮

パルサーをリアルタイム検出

かに星雲で初の検出
Nemotronなどを評価中
将来の月面観測も視野
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Breakthrough ListenとSETI Instituteは、カリフォルニア州のAllen Telescope Arrayによる地球外知的生命探査にAIエージェントを導入しました。研究者は自然言語の指示で望遠鏡の操作、観測データの補正、AIモデルによる解析を一連の流れで実行できます。膨大な電波データから信号候補を探す作業の迅速化と柔軟化を目指します。

望遠鏡のデータはNVIDIA Holoscanを使って処理され、DAQIRIが毎秒テラビット級のセンサーデータをGPUメモリーに直接取り込みます。データをディスクに蓄積し終えるのを待たず、観測中に処理する仕組みです。信号処理にはSETI Instituteが開発したCyberEtherとNVIDIAのCUDA-Xライブラリーを使います。

観測所を統括するウェブシステムNexusは、機器の状態や計算資源、処理パイプラインの情報をまとめ、エージェントが操作するための基盤となります。研究者は自然言語で処理ブロックを変更し、データ欠損の監視やスペクトログラムの確認もできます。NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU上で毎秒2.4テラビットを処理し、推論は望遠鏡の近くで実行するとしています。

この仕組みは、望遠鏡のアンテナ操作や校正、焦点調整、データエラーの修正、結果の可視化を支援します。チームは、人間なら数週間から数年かかる作業を数時間に圧縮できると説明しています。すでに、かに星雲のパルサーをリアルタイムでAI検出する初の成果を挙げました。

今後は、データを現地で処理する必要があるケースや応答時間が重要な用途に向け、NVIDIA Nemotronなどのオープンモデルを評価します。将来的には月の裏側に設置され、通信が限られる観測所での稼働も想定しています。