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Klug verdrahtet : Künstliche Intelligenzen, die auf Stürme starren

Eingefärbte Aufnahme der Wolken in der nördlichen Hemisphäre des Saturn, aufgenommen von der Cassini-Raumsonde. Bild: NASA

Die Auswertung astronomischer Daten führt nicht selten in ein Dilemma – sie ist zu zeitintensiv für den Menschen aber zu wenig formalisierbar für den Computer. Ein Fall für lernende Algorithmen.

          Als beobachtender Astronom kann man von hochwertigen Beobachtungsdaten nie genug bekommen. Einerseits. Andererseits sind zu viele und zu komplexe Daten natürlich auch wieder ein Problem: „per Hand“ werden die Astronomen der Fülle der Messdaten schon längst nicht mehr Herr. Wo früher noch Aufnahme für Aufnahme, Spektrum für Spektrum von geduldigen (oft: Nachwuchs-)Wissenschaftlern in Augenschein genommen wurden, ist die Unterstützung durch Computeralgorithmen heute schon lange unabdingbar. Wenn es aber um kompliziertere Mustererkennung geht, konnten herkömmliche Algorithmen mit den geübten Augen der Wissenschaftler oft bei aller rechnerischer Überlegenheit dennoch nicht konkurrieren.

          Sibylle Anderl

          Redakteurin im Feuilleton.

          Das ändert sich nun aber durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz, deren tiefe neuronale Netzwerke die Mustererkennung als Paradedisziplin besitzen. Wie KI konkret bei der Erforschung des Kosmos helfen kann, haben nun die Astronomen Ingo Waldmann und Caitlin Griffith in „Nature Astronomy“ gezeigt. Die von ihnen behandelten Daten stammen von der Cassini-Sonde der Nasa, die von 2004 bis 2017 den Saturn umkreiste.

          Die von der Künstlichen Intelligenz abgeleitete Wolkenverteilung auf dem Saturn.

          Das Spektrometer an Bord des Orbiters besaß 64 mal 64 Pixel. Das heißt: jede Aufnahme lieferte 4096 räumlich verteilte Messungen. Jede dieser Messungen besteht aus einem elektromagnetischen Spektrum im infraroten Wellenlängenbereich. Aus der spektralen Information lässt sich die Chemie ableiten, die am entsprechenden Ort in der Atmosphäre zu finden ist. Durch den Doppler-Effekt – die durch Bewegung verursachte Verschiebung von Spektrallinien – enthalten die Spektren gleichzeitig Informationen über die Dynamik der beobachteten Gasmassen.

          Die KI wurde nun darauf trainiert, die aufgenommenen Spektren in verschiedene Typen zu klassifizieren und dabei gleichzeitig deren räumliche Verteilung zu berücksichtigen. Das Resultat: eine Karte, die man quasi als Wetterkarte lesen kann. Sichtbar wird eine ausgedehnte Sturm-Region und in deren Zentrum das Auge des Sturms: eine Region mit starken vertikalen Gasbewegungen. Dort, wo die Karte auf interessante Phänomene hindeutet, können nun Astronomen mit traditionellen feineren Methoden Anschlussanalysen durchführen. Nach der erfolgreichen Erprobung der Methode könne das künftig mit Daten des gesamten Planeten geschehen, so die Autoren.

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