Allgemein gilt es als sehr wahrscheinlich, dass es abgesehen von der Erde noch weitere bewohnbare Planeten im All gibt, auf denen sich Leben gebildet hat. Diese erdähnlichen Exoplaneten aufzuspüren, gestaltet sich aber für Astronom:innen als Suche nach der Nadel im Heuhaufen – einem unendlich großen Heuhaufen.

Ein Forschungsteam der Universität Bern hat jetzt ein KI-Modell entwickelt, das auf Basis von Simulationen 44 Planetensysteme mit potenziell bewohnbaren Planeten gefunden hat. Die Studie wurde in Astronomy & Astrophysics veröffentlicht.

Das Modell arbeitet mit synthetischen Daten und erreichte eine Vorhersagegenauigkeit von bis zu 99 Prozent. Auch wenn die entdeckten Exoplaneten bislang nicht direkt beobachtet wurden, liefern die Ergebnisse konkrete Hinweise für zukünftige astronomische Untersuchungen.

Da reale Daten zu Exoplaneten oft unvollständig sind, nutzten die Forschenden simulierte Planetensysteme als Grundlage. Sie griffen dabei auf das „Bern Model of Planet Formation and Evolution“ zurück. Dieses Modell berechnet, wie sich in der Regel Planeten aus Gas- und Staubscheiben rund um junge Sterne entwickeln. Es berücksichtigt zahlreiche physikalische Faktoren und erlaubt realitätsnahe Simulationen.

Die KI wurde auf dieser Basis trainiert und lernte, bestimmte Muster in den Planetensystemen zu erkennen. Besonders aussagekräftig waren dabei die Eigenschaften der innersten bekannten Planeten in einem System – also deren Masse und Umlaufzeit. Diese Parameter gaben Hinweise darauf, ob in einem System auch ein erdähnlicher Planet vorkommen könnte.

Die Eingrenzung von relevanten Suchbereichen ist vor allem deshalb von großer Bedeutung, weil Exoplaneten äußerst schwer aufzuspüren sind. Im Vergleich zu Sternen sind sie nämlich deutlich kleiner und geben kaum eigenes Licht ab.

Die Forschenden testeten das Modell mit Daten von fast 1.600 bekannten Systemen. Diese enthalten jeweils mindestens einen bestätigten Planeten und einen Stern vom Typ G, K oder M – also sonnenähnliche oder kühlere Sterne. Das Modell markierte 44 dieser Systeme als besonders vielversprechend.

Dabei orientierte sich die KI an bestimmten Faktoren, die auf bewohnbare Planeten schließen lassen: Wenn zum Beispiel ein innerer Planet eines Systems eine bestimmte Masse und eine stabile Umlaufzeit hat, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass in der habitablen Zone ein erdähnlicher Planet existiert. Genau solche Systeme filterte das Modell dann heraus.

Trotz beeindruckender Trefferquote hat das Modell auch Schwächen. Es konnte zum Beispiel einige bekannte Zusammenhänge nicht abbilden – etwa die häufig auftretende Kombination aus Supererden und kalten Gasriesen. Auch die Positionen der simulierten Planeten weichen im Vergleich mit den realen Daten teilweise ab. Sie liegen tendenziell eher näher am Zentralstern. Gerade dieser Abstand ist aber ein entscheidendes Kriterium für die Frage, ob ein Planet Leben beherbergen kann.

Dennoch zeigt die Studie: KI kann helfen, die Suche nach bewohnbaren Welten deutlich effizienter zu machen. Statt wahllos in den Himmel zu schauen, könnten Teleskope künftig gezielter eingesetzt werden – mit besseren Chancen, Leben außerhalb unseres Sonnensystems aufzuspüren.