Breakthrough Listen y el SETI Institute están incorporando agentes de IA a la búsqueda diaria de inteligencia extraterrestre. Según lo publicado por NVIDIA este 30 de octubre de 2026, en el Allen Telescope Array, al norte de California, estos agentes ya pueden orientar el instrumento, corregir datos y aplicar modelos de IA mediante una petición en lenguaje natural.

⚙️ El trabajo pesado empieza con Holoscan y su biblioteca DAQIRI, que llevan terabits por segundo de datos de los sensores directamente a la memoria de las GPU: las observaciones se procesan sobre la marcha, en lugar de llenar discos duros. CyberEther, un framework de procesamiento de señales desarrollado en el SETI Institute, realiza los cálculos con bibliotecas NVIDIA CUDA-X, entre ellas cuFFT y cuBLAS.

💻 La coordinación corre por cuenta de Nexus, un orquestador web que concentra el estado del instrumento, los recursos de cómputo y los flujos de procesamiento. Desde ahí, los investigadores pueden pedir en lenguaje natural que se revise la pérdida de paquetes, se consulten espectrogramas en vivo o se reescriban bloques de procesamiento de señales. NVIDIA reporta una capacidad de 2.4 terabits por segundo con GPU RTX PRO 6000 Blackwell, con la inferencia ejecutándose localmente, junto al instrumento.

🚀 En conjunto, los agentes pueden orientar las antenas, calibrar y enfocar el telescopio, detectar y corregir errores de datos y graficar los resultados. La compañía afirma que comprimen a horas tareas que a humanos les tomarían semanas o años. También reporta que el flujo logró la primera detección de un púlsar con IA en tiempo real, en la Nebulosa del Cangrejo: un remanente estelar que gira rápidamente y emite pulsos como un faro cósmico.

🧠 La posibilidad que guía parte de esta búsqueda es llamativa: algunos científicos plantean que, si existen civilizaciones extraterrestres, podrían ser miles de millones de años más antiguas y haber desarrollado su propia IA. Andrew Siemion, titular de la cátedra Bernard M. Oliver para SETI en el SETI Institute e investigador principal de Breakthrough Listen, plantea que los observatorios podrían encontrar algo más parecido a sus agentes que a sus creadores humanos, y lo interpreta como una oportunidad de traducción, no como una amenaza. Eso sigue siendo una hipótesis, no un hallazgo de vida extraterrestre.

¿Por qué importa?

Para quienes desarrollan software, el cambio está en conectar agentes con instrumentos físicos y datos en vivo: aquí la IA no sólo responde, también interviene en la observación. El equipo está evaluando modelos abiertos, incluido NVIDIA Nemotron, para escenarios donde importan la ubicación de los datos y el tiempo de respuesta, e incluso para posibles observatorios que algún día operen sin conexión en la cara oculta de la Luna.

💬 ¿Qué tarea le confiarías primero a un agente en un observatorio: orientar las antenas, corregir errores o analizar las señales?

¿Pero deveras? 🌵💚