Merkurmission enthüllt faszinierende Bilder – und eine KI macht die Musik dazu

Der Merkur ist der sonnennächste Planet unseres Sonnensystems. (Foto: Dotted Yeti/Shutterstock)
Die Europäische Weltraumorganisation (Esa) hat Fotos der europäisch-japanischen Mission Bepicolombo veröffentlicht. Die Aufnahmen zeigen die Annäherung der Raumsonde an den Merkur während ihres Vorbeiflugs. Sie offenbaren die von Kratern übersäte Oberfläche des Planeten.
Am nächsten kam die Sonde dem Merkur, als sie gerade einmal rund 240 Kilometer auf der Nachtseite des Planeten vorbeiflog. Hier war es für Aufnahmen jedoch zu dunkel. Die erste Aufnahme wird größtenteils von tiefen Schatten überlagert, da sich die Sonde bei ihr noch immer auf der Nachtseite befand. Bei der zweiten Aufnahme kommt hingegen schon die raue Topografie des Merkurs zum Vorschein.
Besonders interessant für die Wissenschaftler der Bepicolombo-Mission war ein bislang namenloser Krater von rund 217 Kilometern Durchmesser, der Geheimnisse über die Geschichte des Merkurs bergen könnte. In Vorbereitung auf den Vorbeiflug wurde beschlossen, ihm in Anlehnung an die jamaikanische Künstlerin Edna Manley den Namen Manley zu geben. Dieser Krater wird in Zukunft für die Forscher von besonderem Interesse sein, da er dunkles Material mit geringem Reflexionsvermögen enthält, das möglicherweise Überreste der frühen kohlenstoffreichen Kruste des Merkurs sein könnte.
Der nächste Vorbeiflug von Bepicolombo ist für den 5. September 2024 geplant. Das Highlight der Mission wird Anfang 2026 erwartet, wenn die Raumsonde in zwei separate Orbiters aufgeteilt wird. Der Orbiter der japanischen Agentur für Luft- und Raumfahrtforschung (Jaxa) wird die Magnetfelder des Merkurs erforschen, während der Orbiter der Esa weiterhin die Geografie des Planeten untersuchen wird.
Die kürzlich veröffentlichten Bilder und Aufnahmen wurden nicht nur durch modernste Technologie ermöglicht, sondern erhielten auch einen musikalischen Begleitpart. Die Musik für die Aufnahmen wurde von KI-Tools komponiert, die von der Gruppe Machine Intelligence for Musical Audio der University of Sheffield entwickelt wurden.
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