Wie wird die Astronomie durch künstliche Intelligenz (KI) schneller und leistungsfähiger?
Künstliche Intelligenz ist ein weit gefasster Begriff und hat viele Anwendungen. Astronomen haben KI zur Untersuchung von Himmelskörpern eingesetzt, um ihre Arbeit schneller und einfacher zu machen.
Die Astronomie hat eine lange Geschichte der Suche nach Mustern in großen Datenmengen, unbeabsichtigten Entdeckungen und einer engen Beziehung zwischen Theorie und Beobachtung.
Die von Astronomen am häufigsten verwendeten neuronalen Netze ermöglichen es dem Computer, alle Verbindungen in einem Trainingsdatensatz zu lernen und diese Informationen dann auf echte Datensätze anzuwenden.
Ungenauigkeiten, unschöne Vordergründe, Verunreinigungen, Artefakte und Rauschen sind in astronomischen Rohaufnahmen reichlich vorhanden. Es ist sehr aufwendig, diese Fotos zu bearbeiten und zu bereinigen, um sie für die wissenschaftliche Forschung vorzeigbar und wertvoll zu machen. Diese Arbeit wird in der Regel zum Teil von automatischen Systemen und zum Teil von Hand erledigt.
Künstliche Intelligenz in der Astronomie
Die Astronomen setzen zunehmend künstliche Intelligenz ein, um die Daten zu analysieren und überflüssige Teile der Fotos zu entfernen, um ein klares Ergebnis zu erhalten.
So wurde beispielsweise im April 2023 ein Bild des supermassereichen Schwarzen Lochs im Zentrum der Galaxie Messier 87 (M87) aus dem Jahr 2019 mit Hilfe von maschinellem Lernen überarbeitet, was zu einem deutlich schärferen Bild der Struktur des Schwarzen Lochs führte.
Ein weiteres Beispiel ist, wenn Astronomen die Algorithmen der neuronalen Netze mit Bildern von Galaxien füttern und den Algorithmen die Regeln für die Klassifizierung neu entdeckter Galaxien liefern. Die bestehenden Klassifizierungen wurden manuell erstellt, entweder von den Forschern selbst oder durch freiwillige Bürgerprojekte.
Mit einem Trainingssatz kann das neutrale Netzwerk automatisch Galaxien in realen Daten identifizieren, deutlich schneller und weniger fehleranfällig als die manuelle Klassifizierung.
Astronomen können KI auch einsetzen, um Fotos aus dem Weltraum zu bereinigen, die von bodengestützten Teleskopen aufgenommen wurden, einschließlich optischer Störungen durch die Erdatmosphäre.
KI für die Suche nach außerirdischem Leben
Ein Team von Wissenschaftlern unter der Leitung von Robert Hazen von der Carnegie University und Jim Cleaves, Gastwissenschaftler am Tokyo Institute of Technology und dem Blue Marble Space Institute for Science, hat kürzlich einen präzisen Test entwickelt, mit dem das Vorhandensein außerirdischen Lebens mit einer Genauigkeit von 90 Prozent nachgewiesen werden kann.
Ihre auf künstlicher Intelligenz basierende Technik unterscheidet zwischen Proben biologischen Ursprungs aus der Gegenwart und aus der Vergangenheit. Der neue Test bestimmt genau, ob etwas, das einmal lebendig war, Teil der Vergangenheit einer Probe war.
Laut Hazen könnte diese weit verbreitete Analysemethode die Suche nach außerirdischem Leben revolutionieren und unser Verständnis für die Chemie und den Ursprung des ersten Lebens auf der Erde verbessern. Sie ermöglicht es intelligenten Sensoren auf robotischen Raumfahrzeugen, Rovern und Landegeräten, nach Anzeichen von Leben zu suchen, bevor die Proben zur Erde gebracht werden.
Die revolutionäre Analysemethode basiert nicht nur auf der Identifizierung einer bestimmten chemischen Gruppe oder Zusammensetzung in einer Probe, sondern ermittelt winzige Variationen in den molekularen Mustern einer Probe, wie sie durch Pyrolyse, Gaschromatographie-Analyse - die die Teile einer Probe trennt und identifiziert - und anschließende Massenspektrometrie - die die Molekulargewichte dieser Komponenten bestimmt - festgestellt werden. Die Studie zeigt, wie die KI zwischen biotischen und abiotischen Proben unterscheiden kann.