ข้ามไปยังเนื้อหา
AI

SETI agentic AI คุมกล้อง Allen Telescope Array ด้วยภาษาคน รับข้อมูล 2.4 Tbps

SETI agentic AI เริ่มใช้ที่ Allen Telescope Array เอเจนต์สั่งกล้อง แก้ข้อมูล และรันโมเดลได้จากคำสั่งภาษาคน บนระบบ NVIDIA Holoscan ที่รับข้อมูลได้ 2.4 Tbps

โดย กองบรรณาธิการ THAI DATA อ่าน 4 นาที

แชร์FacebookXLINELinkedIn
จานรับสัญญาณของ Allen Telescope Array ใต้ท้องฟ้ายามค่ำคืน ภาพประกอบข่าว SETI agentic AI
ภาพ: Joe Marfia / NVIDIA Blog

สรุปประเด็นสำคัญ

  • NVIDIA เผยแพร่เมื่อ 30 ตุลาคม 2026 ว่า SETI Institute และ Breakthrough Listen นำ SETI agentic AI มาใช้ในงานค้นหาประจำวันที่ Allen Telescope Array
  • เอเจนต์หันกล้อง ปรับเทียบ แก้ข้อมูล และรันโมเดลกับข้อมูลที่กำลังไหลเข้าได้จากคำสั่งภาษาคนคำสั่งเดียว โดยประมวลผลในพื้นที่ติดกับกล้อง
  • ระบบรับข้อมูลได้ 2.4 Tbps บน GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell เทียบกับ 86 Gbps ในการทดสอบที่ SETI Institute รายงานเมื่อพฤศจิกายน 2025
  • NVIDIA ระบุว่าระบบนี้ตรวจจับพัลซาร์ใน Crab Nebula ด้วย AI แบบเรียลไทม์เป็นครั้งแรก แต่ยังไม่มีการรายงานว่าพบสัญญาณจากอารยธรรมนอกโลก
  • Allen Telescope Array มีจานรับสัญญาณ 42 จาน ขนาดจานละ 6 เมตร และเป็นกล้องโทรทรรศน์วิทยุตัวแรกที่ออกแบบเพื่องาน SETI โดยเฉพาะ

NVIDIA เผยแพร่เมื่อวันที่ 30 ตุลาคม 2026 ว่า SETI Institute และ Breakthrough Listen นำ SETI agentic AI มาใช้ในงานค้นหาสัญญาณจากนอกโลกที่ Allen Telescope Array ในแคลิฟอร์เนียตอนเหนือ เอเจนต์ AI หันกล้อง แก้ข้อมูล และรันโมเดลกับข้อมูลสดได้จากคำสั่งภาษาคนคำสั่งเดียว

ยังไม่มีการรายงานว่าพบสัญญาณจากอารยธรรมนอกโลก ผลงานที่ NVIDIA ยกมาคือการตรวจจับพัลซาร์ใน Crab Nebula แบบเรียลไทม์ ตัวเลขสมรรถนะในข่าวนี้มาจาก NVIDIA และทีมผู้พัฒนา ไม่ใช่ผลทดสอบจากหน่วยงานภายนอก

SETI agentic AI ทำอะไรได้บ้าง

บทความของ NVIDIA ระบุว่าเอเจนต์ทำงานต่อไปนี้ได้จากคำขอภาษาคน

  • หันจานรับสัญญาณ ปรับเทียบ และโฟกัสให้ได้สัญญาณสะอาด
  • จับและแก้ข้อผิดพลาดของข้อมูลระหว่างสังเกตการณ์
  • รันโมเดล AI กับข้อมูลที่กำลังไหลเข้า แล้วพล็อตผล
  • ให้นักวิจัยดู packet loss อ่าน spectrogram สด และเขียนบล็อกประมวลผลสัญญาณใหม่ด้วยการพิมพ์สั่ง

NVIDIA อ้างว่างานที่คนทำเป็นสัปดาห์หรือเป็นปีเหลือเพียงระดับชั่วโมง แต่ไม่ได้ยกตัวอย่างงานหรือวิธีวัดประกอบ Andrew Siemion ผู้นำโครงการ Breakthrough Listen กล่าวว่า หอดูดาวแบบเอเจนต์อาจพบสิ่งที่คล้ายตัวมันเองมากกว่ามนุษย์ผู้สร้าง และเรียกสิ่งนี้ว่า "breakthrough in translation"

ภาพมุมสูงของ Allen Telescope Array และอาคารใน Hat Creek Radio Observatory
Allen Telescope Array ในมุมสูงจากโดรน เห็นจานรับสัญญาณกระจายทั่วพื้นที่ Hat Creek Radio Observatory ภาพ: SETI Institute

ระบบที่อยู่หลัง SETI agentic AI

หัวใจของระบบคือการประมวลผลระหว่างที่ข้อมูลกำลังไหลเข้า แทนการเขียนลงฮาร์ดดิสก์ก่อน

ชั้นของระบบ ซอฟต์แวร์หรือฮาร์ดแวร์ หน้าที่ตามที่ผู้พัฒนาระบุ
รับข้อมูล DAQIRI ดึงข้อมูลเซนเซอร์ระดับเทราบิตต่อวินาทีเข้าหน่วยความจำ GPU
ประมวลผลสัญญาณ CyberEther เฟรมเวิร์กที่พัฒนาที่ SETI Institute ใช้ cuFFT และ cuBLAS
แพลตฟอร์ม NVIDIA Holoscan ประมวลผลสตรีมข้อมูลเซนเซอร์ให้เอเจนต์ใช้งาน
ควบคุมเอเจนต์ Nexus ศูนย์กลางสถานะกล้อง ทรัพยากรประมวลผล และไปป์ไลน์
ฮาร์ดแวร์ RTX PRO 6000 Blackwell รับได้ 2.4 Tbps และรัน inference ในพื้นที่ข้างกล้อง
แผนภาพ SETI agentic AI: Allen Telescope Array 42 จาน ส่งข้อมูล 2.4 Tbps ไปยัง DAQIRI และ CyberEther จากนั้น Nexus เป็นตัวควบคุมเอเจนต์ ให้เอเจนต์หันกล้อง แก้ข้อมูล รันโมเดล และพล็อตผลบน GPU ข้างกล้อง
แผนภาพชั้นของระบบ SETI agentic AI จากกล้องไปยัง DAQIRI, CyberEther, Nexus และเอเจนต์ AI ภาพ: THAI DATA (ข้อมูล: NVIDIA)

เว็บไซต์ของโครงการ Stelline ให้รายละเอียดเพิ่มว่าเซิร์ฟเวอร์รุ่น Coyote มี GPU RTX 6000 Blackwell 4 ตัว รับข้อมูลผ่านไฟเบอร์ได้สูงสุด 800 Gbps และมี NVMe สูงสุด 256 TB ส่วน DGX Spark ใช้เป็นชุดพัฒนาซอฟต์แวร์

ภายในเซิร์ฟเวอร์ Coyote ที่ใช้ GPU NVIDIA RTX 6000 Blackwell 4 ตัว
เซิร์ฟเวอร์ Coyote ที่โครงการ Stelline ใช้ประมวลผลสัญญาณของ Allen Telescope Array ภาพ: Stelline

จากงานวิจัยปี 2025 สู่เอเจนต์

งานนี้ต่อยอดจากระบบ AI ตรวจจับ Fast Radio Bursts ที่ SETI Institute รายงาน เมื่อพฤศจิกายน 2025 งานวิจัยชิ้นนั้นตีพิมพ์ใน Astronomy & Astrophysics และทำงานบน Holoscan เช่นกัน

ประเด็น ปี 2025 ตุลาคม 2026
งานหลัก โมเดลตรวจจับสัญญาณ เอเจนต์คุมกล้องและไปป์ไลน์
ปริมาณข้อมูล สูงสุด 86 Gbps ในการทดสอบ ระบบรับได้ 2.4 Tbps
ความเร็ว เร็วกว่าเดิม 600 เท่า และเร็วกว่าเรียลไทม์ 160 เท่า ไม่ได้เปิดตัวเลขใหม่
เป้าทดสอบ พัลซาร์ใน Crab Nebula พัลซาร์ใน Crab Nebula

ตัวเลขสองปีนี้วัดคนละบริบท จึงใช้ดูทิศทางเท่านั้น ไม่ควรตีความว่าเป็นผลทดสอบแบบเดียวกัน

Crab Nebula ภาพโมเสกจากกล้องโทรทรรศน์อวกาศฮับเบิล
Crab Nebula ซากซูเปอร์โนวาที่มีพัลซาร์อยู่ใจกลาง ภาพจากกล้องโทรทรรศน์อวกาศฮับเบิล ภาพ: NASA, ESA, J. Hester and A. Loll (Arizona State University)

Allen Telescope Array คืออะไร

SETI Institute อธิบายว่า Allen Telescope Array เป็นกล้องโทรทรรศน์วิทยุตัวแรกที่ออกแบบเพื่องาน SETI โดยเฉพาะ ตั้งอยู่ที่ Hat Creek Radio Observatory มีจาน 42 จาน ขนาดจานละ 6 เมตร ทำงานช่วงความถี่ราว 1–14 GHz และทำงานวิจัย SETI กับดาราศาสตร์วิทยุไปพร้อมกันได้

การติดตั้ง Quad-Ridge Feed Horn ภายในจานของ Allen Telescope Array
อุปกรณ์ Quad-Ridge Feed Horn ระหว่างการติดตั้งภายในจานของ Allen Telescope Array ภาพ: Jay Frothingham, SETI Institute

ทำไมเรื่องนี้สำคัญ

SETI agentic AI เป็นตัวอย่างของเอเจนต์ที่ขยับจากการช่วยเขียนงานไปควบคุมเครื่องมือจริง โดยใช้ข้อมูลสดจากเซนเซอร์ เรื่องนี้ต่างจากแชตบอตตรงที่ความผิดพลาดกระทบอุปกรณ์และข้อมูลที่เก็บซ้ำไม่ได้ทันที

ทีมยังกำลังประเมินโมเดลเปิด รวมถึง NVIDIA Nemotron สำหรับงานที่ข้อมูลต้องอยู่ในพื้นที่และต้องตอบเร็ว และสำหรับหอดูดาวที่อาจต้องทำงานแบบออฟไลน์บนด้านไกลของดวงจันทร์ในอนาคต แนวทางนี้สะท้อนโจทย์เดียวกับองค์กรที่ไม่ส่งข้อมูลออกคลาวด์

ผลต่อองค์กรไทย

  1. มองหางานแบบเก็บก่อนวิเคราะห์ทีหลัง หน้า DAQIRI ระบุการใช้กับสายการผลิตอัตโนมัติและเครือข่ายเซนเซอร์ โรงงานและผู้ให้บริการโครงข่ายไทยจึงควรดูว่างานใดเสียโอกาสเพราะวิเคราะห์ช้า
  2. ออกแบบตัวควบคุมเอเจนต์ก่อนให้สิทธิ์ ใช้แนวทางเดียวกับ Nexus คือมีแหล่งสถานะกลาง ให้คนเห็นการทำงานสด และกำหนดว่าคำสั่งใดต้องมีคนอนุมัติ
  3. ประเมินการรัน AI ในพื้นที่ งานที่ข้อมูลอ่อนไหวหรือต้องตอบเร็วอาจคุ้มกว่าการส่งขึ้นคลาวด์ แต่ต้องคิดรวมค่าไฟ ความเย็น และบุคลากร
  4. ขอตัวเลขจากงานของตัวเอง ตัวเลข 2.4 Tbps และการลดเวลาเป็นระดับชั่วโมงมาจากผู้พัฒนา ควรทดลองกับข้อมูลจริงก่อนตัดสินใจลงทุน

ติดตามข่าว AI อื่นได้ที่หมวดปัญญาประดิษฐ์

ภาพบันทึก

จานรับสัญญาณของ Allen Telescope Array หน้าภูเขาที่มีหิมะปกคลุม
จานรับสัญญาณของ Allen Telescope Array หน้าภูเขาที่มีหิมะปกคลุม ภาพ: Simon Steel / SETI Institute
อุปกรณ์ Antonio Feed ภายในจานของ Allen Telescope Array
อุปกรณ์ Antonio Feed ภายในจานของ Allen Telescope Array ภาพ: SETI Institute
จานรับสัญญาณของ Allen Telescope Array ท่ามกลางทุ่งหญ้า
จานรับสัญญาณของ Allen Telescope Array ท่ามกลางทุ่งหญ้าที่ Hat Creek ภาพ: brewbooks / Wikimedia Commons (CC BY-SA 2.0)
เครื่อง NVIDIA DGX Spark ชุดพัฒนาของโครงการ Stelline
DGX Spark ที่โครงการ Stelline ใช้เป็นชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ ภาพ: Stelline
หน้าแรกของเว็บไซต์ Stelline แสดง Allen Telescope Array และ DGX Spark
หน้าเว็บโครงการ Stelline ระบุ Allen Telescope Array และ DGX Spark เป็นเป้าหมายการติดตั้ง ภาพ: Stelline (ภาพหน้าจอ)
ภาพจำลองพัลซาร์โดยศิลปิน
ภาพจำลองพัลซาร์โดยศิลปิน ภาพ: NASA/JPL-Caltech
หน้าแรกของเว็บไซต์ CyberEther
หน้าเว็บ CyberEther เฟรมเวิร์กประมวลผลสัญญาณที่ใช้ GPU ภาพ: CyberEther (ภาพหน้าจอ)

คำถามที่พบบ่อย

SETI agentic AI คืออะไร?

SETI agentic AI คือการใช้เอเจนต์ AI ในงานค้นหาสัญญาณจากนอกโลก โดยเอเจนต์ที่ Allen Telescope Array หันกล้อง ปรับเทียบ แก้ข้อมูล และรันโมเดลกับข้อมูลสดได้จากคำสั่งภาษาคน ตามที่ NVIDIA เผยแพร่เมื่อ 30 ตุลาคม 2026

SETI agentic AI พบสัญญาณจากมนุษย์ต่างดาวแล้วหรือยัง?

ยังไม่มีรายงานเช่นนั้น สิ่งที่ NVIDIA ระบุคือ SETI agentic AI ใช้ระบบที่ตรวจจับพัลซาร์ใน Crab Nebula แบบเรียลไทม์ได้เป็นครั้งแรก พัลซาร์เป็นซากดาวที่หมุนเร็ว ไม่ใช่สัญญาณจากอารยธรรมอื่น

Allen Telescope Array อยู่ที่ไหน และมีกี่จาน?

Allen Telescope Array อยู่ที่ Hat Creek Radio Observatory ทางตอนเหนือของรัฐแคลิฟอร์เนีย มีจานรับสัญญาณ 42 จาน ขนาดจานละ 6 เมตร ทำงานช่วงความถี่ราว 1–14 GHz และ SETI Institute ใช้ค้นหาสัญญาณเทคโนโลยีจากนอกโลก

SETI agentic AI ใช้ซอฟต์แวร์อะไรบ้าง?

SETI agentic AI ใช้ DAQIRI รับข้อมูลเข้าหน่วยความจำ GPU ใช้ CyberEther ประมวลผลสัญญาณ และใช้ Nexus เป็นตัวควบคุมเอเจนต์ ทั้งหมดอยู่บนแพลตฟอร์ม NVIDIA Holoscan และ GPU ที่ติดตั้งข้างกล้อง

องค์กรไทยนำแนวคิด SETI agentic AI ไปใช้กับงานใดได้?

แนวคิดของ SETI agentic AI คือประมวลผลข้อมูลทันทีใกล้แหล่งกำเนิดแทนการเก็บไว้วิเคราะห์ภายหลัง NVIDIA ระบุว่า DAQIRI ใช้กับสายการผลิตอัตโนมัติและเครือข่ายเซนเซอร์ได้ องค์กรไทยจึงควรทดลองกับงานที่ข้อมูลสูงและต้องตัดสินใจเร็ว

แหล่งอ้างอิง

  1. Things That Go Beep in the Night: Agentic AI Joins the Search for Extraterrestrial Signals — NVIDIA
  2. The Allen Telescope Array (ATA) — SETI Institute
  3. Revolutionary AI System Achieves 600x Speed Breakthrough in the Search for Signals from Space — SETI Institute
  4. Stelline — Stelline
  5. NVIDIA DAQIRI — NVIDIA Developer

บุคคล องค์กร และสถานที่ในข่าวนี้

เลือกชื่อเพื่ออ่านข่าวทั้งหมดที่กล่าวถึง ตัวเลขคือจำนวนข่าว

องค์กรและบริษัท
NVIDIA71
ประเทศและสถานที่
California30
ผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยี
Blackwell17DGX Spark5
แชร์FacebookXLINELinkedIn

พบข้อมูลคลาดเคลื่อน? แจ้งกองบรรณาธิการ