SETI и NVIDIA: Agentic AI ищет инопланетные сигналы в реальном времени

От «зеленых человечков» к поиску ИИ: новая парадигма SETI

Поиски внеземного разума (SETI) претерпевают фундаментальный сдвиг. Если раньше ученые искали радиосигналы, которые могли бы исходить от биологических цивилизаций, то теперь фокус смещается на поиск технологий, созданных искусственным интеллектом. Как отмечает Эндрю Сиемон (Andrew Siemion), главный исследователь проекта Breakthrough Listen, если инопланетные цивилизации существуют, они могут быть на миллиарды лет старше человечества и использовать формы ИИ, превосходящие наши. В этом контексте поиск становится поиском агентов ИИ, созданных людьми, за сигналами агентов ИИ, созданных инопланетянами. Это не угроза, а «прорыв в переводе» между цивилизациями.

Технический стек: 2.4 Тбит/с в реальном времени

Ключевым элементом новой системы стала платформа NVIDIA Holoscan, развернутая на Allen Telescope Array в Северной Калифорнии. Архитектура позволяет обрабатывать огромные потоки данных непосредственно в памяти GPU, избегая узкого места в виде записи на жесткие диски. Система использует специализированные библиотеки:

• DAQIRI: Библиотека Holoscan, обеспечивающая прямой захват терабит данных в память GPU.
• CyberEther: Фреймворк обработки сигналов, использующий CUDA-X (cuFFT, cuBLAS) для математических вычислений.
• Nexus: Веб-оркестратор, выступающий в роли «узла управления» для агентов, позволяющий исследователям контролировать состояние инструментов и пайплайнов через естественный язык.

Что умеют агенты ИИ в обсерватории

Интеграция агентов ИИ автоматизировала рутинные и сложные задачи астрофизиков. Теперь один запрос на естественном языке может запустить комплексную цепочку действий. Агенты способны:

• Управлять антеннами телескопа для наведения на цель.
• Калибровать и фокусировать инструмент для получения чистого сигнала.
• Выявлять и исправлять ошибки в данных в реальном времени.
• Визуализировать результаты, строя спектрограммы.

Результатом такой автоматизации является колоссальная экономия времени: то, что раньше занимало у ученых недели или годы анализа, теперь сжимается до часов.

Результаты и будущее: от пульсаров до Луны

Система уже прошла проверку на практике. Впервые в истории был осуществлен детектирование пульсара в Крабовидной туманности в реальном времени с помощью ИИ. Это доказало жизнеспособность подхода «обработка в полете» (in-flight processing). В настоящее время команда оценивает использование открытых моделей, таких как NVIDIA Nemotron, для случаев, где критична локальность данных и скорость отклика. В долгосрочной перспективе такая архитектура позволит обсерваториям работать автономно, в том числе на обратной стороне Луны, где связь с Землей затруднена.

Источник: NVIDIA Blog ↗