Este verano, los científicos potenciaron sus herramientas en la búsqueda de señales de vida más allá de la Tierra. Investigadores del Instituto SETI se convirtieron en los primeros en aplicar la inteligencia artificial para la detección directa en tiempo real de débiles señales de radio provenientes del espacio. Sus avances en astronomía de radio están disponibles para cualquier campo que utilice computación acelerada e inteligencia artificial.
Germinar AI
El germen del último proyecto se plantó hace más de una década. Siemion asistió a una charla en la Universidad de California, Berkeley, sobre una versión temprana de aprendizaje automático, un clasificador que analizaba señales de radio como las que su equipo obtenía del espacio profundo. “Quedé realmente impresionado y me di cuenta de que las formas en que los investigadores del SETI detectaban señales en ese momento eran bastante ingenuas”, comentó Siemion, quien obtuvo su doctorado en astrofísica en Berkeley.
Los investigadores comenzaron a conectar con expertos en radio en conferencias fuera del campo de la astronomía. Allí, conocieron a Adam Thompson, quien lideraba un grupo de desarrolladores en NVIDIA. “Explicamos nuestros desafíos al buscar el extremadamente amplio ancho de banda de señales del espacio a altas tasas de datos”, dijo Siemion. Los investigadores del Instituto SETI habían estado utilizando GPUs de NVIDIA durante años para acelerar los algoritmos que separan señales del ruido de fondo. Ahora pensaban que había potencial para hacer más.
Una Demo Lleva a un Piloto
Tomó tiempo — en parte debido a la pandemia de coronavirus — pero a principios de año, Thompson mostró al equipo de Siemion un nuevo producto, una plataforma de procesamiento de sensores para procesar datos científicos en tiempo real. El equipo de Siemion decidió construir una aplicación de prueba con Holoscan en la plataforma de computación en el borde de NVIDIA IGX que, si tenía éxito, podría cambiar radicalmente la forma en que trabajaba el Instituto SETI.
El instituto colabora con otro programa de investigación del Instituto SETI, que utiliza docenas de radio telescopios para recopilar y almacenar grandes cantidades de datos, que luego se analizan en procesos separados usando GPUs. Cada telescopio y análisis emplea programas separados y personalizados. “Queríamos crear algo que realmente impulsara nuestras capacidades hacia adelante”, dijo Siemion. “Imaginamos una solución de streaming que de una manera más general toma datos en tiempo real de telescopios y los lleva directamente a las GPUs para hacer inferencia de inteligencia artificial”.
Apuntando a las Estrellas
En un esfuerzo en equipo, Luigi Cruz, un ingeniero del Instituto SETI, desarrolló la recepción de datos en tiempo real y la canalización de inferencias utilizando el SDK de Holoscan, mientras que Peter Ma, un colaborador de Breakthrough Listen, construyó y entrenó un modelo de IA para detectar ráfagas rápidas de radio, uno de los muchos fenómenos de radio rastreados por los astrónomos. Wael Farah, científico del proyecto Allen Telescope Array, contribuyó significativamente a los aspectos científicos del estudio.
Unieron la combinación de la canalización de Holoscan en tiempo real, funcionando en una plataforma NVIDIA IGX Orin, a 28 antenas apuntadas hacia la Nebulosa del Cangrejo. Durante más de 15 horas, recopilaron más de 90 mil millones de paquetes de datos sobre señales en un espectro de 5 GHz. Su sistema capturó y analizó en tiempo real casi la totalidad de los 100 Gbps de datos del experimento, el doble de la velocidad previamente lograda por los astrónomos. Además, observaron cómo el mismo código podría ser utilizado con cualquier telescopio para detectar todo tipo de señales.
‘Es Como una Varita Mágica’
La prueba fue “fantásticamente exitosa”, afirmó Siemion. “Es difícil exagerar el potencial transformador de Holoscan para la astronomía de radio porque es como si nos hubieran dado una varita mágica para obtener todos nuestros datos de los telescopios en computadoras aceleradas que son perfectamente adecuadas para la inteligencia artificial”. Llamó a la memoria de acceso directo en las GPUs de NVIDIA “un cambio de juego”.
En lugar de descartar algunos de sus datos para permitir un procesamiento más eficiente — como lo hizo en el pasado — los investigadores del instituto pueden conservar y analizar todos los datos, de forma rápida. “Es un cambio profundo en la forma en que se realiza la astronomía de radio”, añadió. “Ahora tenemos un camino viable hacia una forma muy diferente de usar telescopios con software de inteligencia artificial, y si hacemos eso de manera escalable, las oportunidades de descubrimiento serán numerosas”.
Escalando el Piloto
El equipo planeaba escalar su software piloto y desplegarlo en todos los radio telescopios que utilizaban en una docena de sitios. También buscaban compartir la capacidad en colaboraciones con astrónomos de todo el mundo. “Nuestra intención es llevar esto a observatorios internacionales más grandes con miles de usuarios y aplicaciones”, dijo Siemion. Las asociaciones se extienden a arreglos de telescopios distribuidos globalmente que estaban en construcción y que prometían aumentar en un orden de magnitud los tipos de señales que los investigadores espaciales podían detectar.
Compartiendo la Tecnología Ampliamente
La colaboración ha sido un tema importante para Siemion desde 2015, cuando se convirtió en investigador principal de Breakthrough Listen. “Colaboramos vorazmente con cualquier persona que podamos encontrar”, dijo en una entrevista en video desde los Países Bajos, donde se estaba reuniendo con astrónomos locales. El trabajo con NVIDIA fue solo una parte de los esfuerzos que involucran a empresas y gobiernos de diversas disciplinas técnicas y científicas. “El talento ingenieril en NVIDIA es de clase mundial… No puedo decir lo suficiente sobre Adam y el equipo de Holoscan”, mencionó.
El software abre una gran puerta a colaboraciones técnicas. “Holoscan nos permite aprovechar una comunidad de desarrolladores mucho más amplia que aquellas en astronomía con habilidades complementarias”, dijo. “Será emocionante ver si, por ejemplo, un algoritmo de cáncer podría ser reutilizado para buscar una fuente astronómica novedosa y viceversa”. Es una forma más en que NVIDIA y sus clientes están avanzando la inteligencia artificial para el beneficio de todos.
