一位來自 SETI Institute 的研究人員在 GTC 2025 上向觀眾講述了 SETI 如何成功試用一種識別星際無線電波的新方法，從理論上講，該方法也可用于識別智能外星生命的通信。
SETI 是世界上尋找其他行星智能生命跡象的重要組織，其員工工程師 Luigi Cruz 描述了他的團隊如何使用 NVIDIA Holoscan 和 AI 準確識別遙遠的脈沖星發出的無線電信號。
SETI 團隊使用位于加利福尼亞州帽子河艾倫望遠鏡陣列的 42 個不同但同步的天線，識別了位于 Crab Nebula (距離地球約 6,500 光年) 中的脈沖星發出的無線電信號。
“宇宙非常大，而且大部分都是空的，”Cruz 說。“我們需要超人的方法 — — 這就是 AI 的本質 — — 以創造性的方式搜索數據。”
SETI 研究人員使用 NVIDIA Holoscan 和定制神經網絡，持續實時處理脈沖星發射的千兆比特無線電數據。
結果證明了 SETI 團隊研究的一種方法的有效性，該方法使用 AI 和加速計算來識別各種星際信號中的模式。
在演講中，Cruz 描述了 NVIDIA GPU 如何顯著簡化研究人員尋找星際信號的方式。
傳統上，天體物理學家使用望遠鏡掃描宇宙，然后收集這些數據并將其保存到硬盤中。只有在時間和人力允許的情況下，研究人員才會在緩存數據中尋找潛在的智能通信跡象。
如今，SETI 團隊使用 Holoscan 和 搭載 RTX A6000 GPU 的 NVIDIA IGX Orin 對從太空收集的無線電信號進行實時推理。
AI 無需等待和篩選大量數據來尋找潛在的一致性模式，而是實時篩選原始傳感器數據，將大部分不相關的數據丟棄，同時提取可能作為星際通信證據的數據。
在上個月 SETI 團隊將望遠鏡對準 Crab Nebula 之前，他們不知道其 AI 能否可靠地從深空識別無線電波并識別模式。從本質上講，他們想要的是一個概念驗證，其 AI 可以在星際數據中找到模式，在本例中，來自知名脈沖星的無線電波。
AI 以飛快的速度通過了測試。它識別了脈沖星的巨大無線電脈沖，完全按照預期重建了數據。
現在，他知道 SETI 模型可以識別星際無線電波，因此他和他的同事們希望 AI 能夠識別來自深空信號的其他模式，甚至可能來自智能外星生命的信號。
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