외계 지적 생명체 탐색(SETI) 연구에 인공지능(AI) 에이전트가 본격적으로 도입된다. 전파망원경이 수집하는 방대한 우주 데이터를 실시간으로 다루기 위한 현장 자동화가 속도를 내는 모양새다.
브레이크스루 리슨(Breakthrough Listen)과 SETI 인스티튜트(SETI Institute)는 미국 북부 캘리포니아에 위치한 앨런 텔레스코프 어레이(Allen Telescope Array)에서 AI 기반 관측 시스템 운용을 시작했다. 연구진은 복잡한 명령어 대신 자연어 요청 하나로 장비를 제어하고, 유입되는 데이터를 곧바로 보정하며 파이프라인에 AI 모델을 적용하고 있다.
관측 데이터의 실시간 처리는 엔비디아(NVIDIA)의 홀로스캔(Holoscan) 플랫폼을 축으로 작동한다. 해당 플랫폼의 데이터 수집 라이브러리는 초당 테라비트 규모에 달하는 센서 데이터를 디스크에 저장하는 대신 그래픽처리장치(GPU) 메모리로 직접 불러온다. 하드디스크에 쌓인 방대한 자료를 나중에 분석하던 기존 방식에서 벗어나 유입 단계에서 곧바로 처리하는 구조다.
SETI 인스티튜트가 개발한 신호 처리 프레임워크 사이버에테르(CyberEther)는 쿠다(CUDA) 기반 연산 라이브러리를 활용한다. 관측이 진행되는 동안 연구자가 주목해야 할 신호를 빠르고 정확하게 가려내기 위한 기술적 토대다. 웹 기반 관측소 오케스트레이터인 넥서스(Nexus)는 이 과정에서 에이전트들의 실행 흐름을 조율한다.
연구진은 자연어 입력을 통해 패킷 손실 여부를 모니터링하고, 실시간 스펙트로그램을 읽어내거나 신호 처리 블록을 수정한다. 장비 상태와 파이프라인에 관한 일관된 정보를 바탕으로 연구자가 직접 장비를 붙잡고 씨름하던 수고를 덜어내는 셈이다.
시스템은 엔비디아의 차세대 RTX PRO Blackwell GPU를 기반으로 초당 2.4테라비트의 데이터를 소화한다. 추론 과정은 클라우드가 아닌 관측 장비 인근의 온프레미스 환경에서 이뤄진다. 에이전트는 안테나 방향을 직접 조정하고 장비를 보정한 뒤 데이터 오류를 찾아 수정하는 일련의 과정을 도맡는다.
실제로 해당 파이프라인은 게성운의 펄서를 실시간 AI로 탐지하는 성과를 거두기도 했다. 연구팀은 데이터의 현지 처리와 응답 속도가 중요한 환경을 고려해 개방형 모델을 검증하고 있으며, 향후 통신이 원활하지 않은 달 뒷면 같은 오프라인 관측소 환경까지 염두에 두고 기술을 다듬고 있다.
