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Sentry-II: Nasa-Algorithmus soll die Erde vor Asteroiden schützen

Alle Jahre wieder, trifft ein Asteroid die Erde? Zum Glück nicht. 66 Millionen Jahr ist es mittlerweile her, dass die Dinosaurier von Gesteinsbrocken aus dem All ausgelöscht wurden. Forscher entwickeln dennoch fleißig Abwehrmechanismen.

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Die Nasa hat einen Algorithmus zur Asteroiden-Abwehr entwickelt. (Foto: Nasa / Caltech)

Simulationen von möglichen Asteroideneinschlägen auf der Erde, der Beschuss der oft kleinstadtgroßen Gesteine durch Raumschiffe, die Gezielte Kollision mit Sonden um Flugbahnen zu verändern. Die Nasa testet viele verschiedene Methoden um unseren Planeten vor einer erneuten Katastrophe, wie sie den Dinosauriern widerfahren ist, zu bewahren.

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Jetzt hat die Nasa eine neue Waffe vorgestellt. Doch dieses Mal ist es nichts Physisches, sondern ein Algorithmus. Das System mit dem Namen Sentry-II bewertet Bedrohungen durch erdnahe Asteroiden. Die Software ist ein Upgrade vom ursprünglichen Sentra-System, das bereits seit dem Jahr 2002 in Betrieb ist. Dieses modelliert zwar sehr genau, wie die Umlaufbahn eines Asteroiden ausschaut, berücksichtigt jedoch nicht andere Kräfte, wie etwa das Sonnenlicht, das das Objekt erwärmt.

Sentry-II deutlich genauer als Vorgänger

Das alte System könnte außerdem Probleme mit Asteroiden bekommen, die der Erde besonders nahe sind, denn ihre Bewegungen werden werden durch die Schwerkraft der Erde unregelmäßig abgelenkt. Diesen Faktor berücksichtigt das alte System jedoch nicht, während Sentry-II diese Einschränkungen beachtet.

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Ein wichtiger Aspekt bei der Vorhersage von Asteroideneinschlägen ist die Modellierungsunsicherheit. Während der ursprüngliche Sentry einige Annahmen über die Umlaufbahn eines Asteroiden machte, verfolgt die neue Software einen anderen Ansatz. Sie modelliert zunächst Tausende von zufälligen Punkten im gesamten „Unsicherheitsbereich“ der Flugbahn des Gesteins. Der Algorithmus wertet dann alle möglichen Bahnen innerhalb dieses gesamten Gebietes aus. Infolgedessen kann Sentry-II Auswirkungensszenarien mit geringer Wahrscheinlichkeit bewerten, die sein Vorgänger möglicherweise übersehen hätte.

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