Schon das James-Webb-Teleskop erzeugt mehr Daten, als die Astronomie verarbeiten kann. Daher helfen Bürgerwissenschaftler:innen und Computer. (Bild: Esa/Webb, Nasa und CSA, J. Lee)
Das Fachmagazin Space.com hat zusammengetragen, wie außerordentlich nützlich künstliche Intelligenz im Bereich Weltraumforschung bereits jetzt ist. Anlass war das 66-jährige Bestehen des Weltraumzeitalters.
Es ist die Rede von „unglaublichen Entdeckungen“, die speziell neuronale Netzwerke möglich machen. Im Kern helfen sie der Wissenschaft, die riesigen Datenmengen auszuwerten, die die Astronomie erzeugt. Und die Möglichkeiten nehmen zu.
Wie künstliche Intelligenz schöne Weltraumbilder macht
Das erste Beispiel sind die Bilder von Weltraumteleskopen wie Hubble oder James Webb: „Astronomische Rohbilder sind voller Fehler, unschöner Vordergründe, Verunreinigungen, Artefakte und Rauschen.“
Wer einmal in die Datenbanken der Nasa geschaut hat, kann sich ein Bild davon machen. Maschinelles Lernen hilft dabei, unbrauchbare Teile zu löschen und das Wichtige stärker herauszuarbeiten oder etwa bei Teleskopen auf dem Boden optische Interferenzen durch die Erdatmosphäre herauszufiltern.
KI hilft, kosmische Rätsel zu lösen
Aktuell beschäftigt sich die Wissenschaftsszene stark mit dunkler Materie und ihren Geheimnissen. Neuronale Netze helfen etwa dabei, das Verhalten von schwarzen Löchern zu beobachten, zu rekonstruieren und zu analysieren.
Wissenschaftler:innen füttern sie mit aufwendigen Simulationsdaten und lassen die Netzwerke diese in kosmischen Aufnahmen aufspüren. Mit den Ergebnissen berechnen andere KI-Routinen wiederum Gesetzmäßigkeiten.
Interessante Objekte am Nachthimmel finden
Ein weiterer Punkt liegt im Aufspüren interessanter Phänomene oder außergewöhnlicher Himmelskörper. Die Astronomie kann KI einsetzen, um den Himmel zu beobachten und auf besondere Vorkommnisse aufmerksam zu machen. So konnten Expert:innen bereits einen potenziell gefährlichen Asteroiden mithilfe eines speziellen Algorithmus finden.
Sowohl im Weltraum als auch auf dem Boden kommen immer stärkere Teleskope mit einer immer höheren Auflösung zum Einsatz. Ein Beispiel: Das Vera-C.-Rubin-Observatorium im chilenischen Hochland wird bei seiner Fertigstellung ein Sensorfeld von 3,2 Milliarden Pixeln aufweisen.
Mehr Daten müssen genauer analysiert werden
Es wird über 60 Petabyte (also 60.000 Terabyte) an Rohdaten in Form von hochauflösenden Bildern liefern. Der Auswertung dieser Datenmassen sind nur noch Computer gewachsen. Ähnliches gilt für kommende Teleskope im All, wie das Habitable Worlds Observatory. Es soll 2040 starten.
Ähnliches gilt für Bodenanalysen, etwa um außerirdisches Leben aufzuspüren; für Transitberechnungen, um neue Exoplanten zu finden; für Signalortungen, um intelligentes Leben im All aufzuspüren. In all diesen Bereichen wachsen die technischen Möglichkeiten, Daten zu erheben, in all diesen Bereichen müssen diese Daten am Ende ausgewertet werden.
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