原文標題：Things That Go Beep in the Night: Agentic AI Joins the Search for Extraterrestrial Signals

NVIDIA 10 月 30 日介紹 SETI Institute 與 Breakthrough Listen 在美國加州 Allen Telescope Array 的新型觀測流程。研究團隊以 NVIDIA Holoscan 平台串接即時感測資料處理，並加入代理式 AI，使研究人員能用自然語言協調天線控制、訊號校正、資料分析及故障處理，而不必把每個操作拆成彼此孤立的工具。

電波望遠鏡在持續觀測時會產生龐大資料量，傳統上需要在儲存、傳輸及後續分析之間取捨。這套架構利用 Holoscan 的 DAQIRI 函式庫，將高速感測資料直接送進 GPU 記憶體，讓資料在流入的同時接受處理，減少先完整寫入硬碟再分析的等待。

訊號處理部分由 SETI Institute 開發的 CyberEther 框架執行，運用 NVIDIA CUDA-X 旗下 cuFFT 與 cuBLAS 等運算函式庫。這些元件負責大量數值運算，與代理式 AI 的任務規劃及操作控制分工，並非把全部天文資料直接交由語言模型判讀。

研究團隊另以網頁式協調系統 Nexus 作為代理程式的控制層，整合望遠鏡狀態、運算資源與處理管線。操作人員可透過提示詞監看封包遺失、即時頻譜，以及調整訊號處理區塊；代理程式則可依系統狀態執行天線指向、校準與異常排查等工作。

官方指出，在 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU 上，這套系統能處理每秒 2.4 terabits 的資料流，AI 推論部署在觀測設備所在的地端環境。這是官方對特定系統配置提出的處理能力，並不等於任何望遠鏡或任意硬體都能達到相同吞吐量。

研究團隊已透過這條處理管線，完成對蟹狀星雲脈衝星的即時 AI 偵測。脈衝星是高速自轉的恆星殘骸，這項成果驗證了系統在實際天文訊號上的處理能力，但不代表已發現外星文明或外星人工訊號。

後續研究將評估包含 NVIDIA Nemotron 在內的開放模型，著重資料留在觀測現場及縮短回應時間的需求。官方也提及未來可能在月球背面離線運作的觀測站，但這仍屬研究方向，並非已部署的設施。

發生了什麼事

Breakthrough Listen 與 SETI Institute 把 Holoscan、DAQIRI、CyberEther 與 Nexus 結合，用代理式 AI 管理 Allen Telescope Array 的即時觀測流程。

為什麼重要

望遠鏡不只要收集大量資料，更要在訊號仍在流入時做出反應；把高速 GPU 計算與自然語言協調整合，有助於縮短從觀測到排錯、分析的時間。

影響哪些人

射電天文學研究人員、即時感測資料處理工程師、GPU 計算開發者，以及探索地端代理式 AI 的科研機構，都可參考這套架構。

已確認與未確認

已確認的成果包括每秒 2.4 Tb 資料處理能力及蟹狀星雲脈衝星即時偵測。官方沒有宣稱找到外星訊號，也未公布完整設備成本或可供外部部署的時程。