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ALLSKY7
Künstliche Intelligenz kartiert Himmelsereignisse
Redaktion / idw / Pressemitteilung der TU Ilmenau
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2. September 2022

Mithilfe von künstlicher Intelligenz haben Forschende die Erfassung und Klassifizierung nicht identifizierter Erscheinungen am Nachthimmel verbessert. Die neue Methode kommt auch dem Projekt AllSky7 zugute, einem Netzwerk aus Wissenschaft und Amateurastronomie, das den Nachthimmel permanent mit Spezialkameras beobachtet und alle Ereignisse klassifiziert und zuordnet.

AllSky7

Eine geöffnete AllSky7-Meteorkamera. Foto: Andreas Möller (Wikipedia, CC-by-sa 4.0) [Großansicht]

Wenn wir nachts an den Himmel schauen, versetzen uns manchmal leuchtende Erscheinungen in Erstaunen. Einige lassen sich erklären: atmosphärische Turbulenzen, die die Sterne funkeln lassen zum Beispiel, oder Meteoroiden, die als Sternschnuppen in der Erdatmosphäre verglühen. Andere sind auf dem ersten Blick vielleicht rätselhafter: rasend schnell vorbeiziehende Satelliten oder Raketentriebwerke, die zur Erde fallen.

Alle diese Erscheinungen am Nachthimmel auf der ganzen Welt zu erfassen, zu erkennen und zu klassifizieren, hat sich das AllSky7-Netzwerk zum Ziel gesetzt. Das internationale Team wurde 2018 von der American Meteor Society ins Leben gerufen, einer gemeinnützigen wissenschaftlichen Organisation, die die Forschungsaktivitäten von Amateur- und professionellen Astronomen fördert. AllSky7 will präzise zuordnen, welche Erscheinungen Meteore sind, also Meteoroiden, die in der Erdatmosphäre verglühen, und welche andere Ursachen haben. In 85 Beobachtungsstationen in Europa und den Vereinigten Staaten scannen 360-Grad-Spezialkameras den Himmel ununterbrochen und möglichst flächendeckend und ermöglichen so, die vielen Ereignisse am Nachthimmel zu klassifizieren und zuzuordnen.

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Die Computer, die diese Analysen durchführen, verfügen allerdings nur über eine vergleichsweise geringe Rechenleistung und daher mussten die Algorithmen, mit denen die Daten berechnet werden, so ressourcensparend wie möglich ausgerichtet werden. So waren die bisherigen Algorithmen nur auf wenige sogenannte Positivklassen trainiert, das heißt, sie waren nur unzureichend in der Lage, Meteore von sonstigen Ereignissen zu unterscheiden.

Über sechs Monate identifizierten und dokumentierten Martin Hofmann und Rabea Sennlaub nun am Fachgebiet Datenintensive Systeme und Visualisierung an der TU Ilmenau präzise die Daten von 20.000 Himmelsereignissen der AllSky7-Station in der Sternwarte im Thüringischen Sonneberg. Von der Effizienz der Algorithmen, die auf der Grundlage der Beobachtungen entwickelt wurden, ist Hofmann begeistert: "Mithilfe von KI-Methoden fein-granulare und detaillierte Abertausende einzelne Kameraaufnahmen zu katalogisieren, hat es uns ermöglicht, neue Objektklassen in bisher nicht erreichter Erkennungsgenauigkeit zu unterscheiden".

Von den thüringischen Forschungsergebnissen profitiert nun das gesamte AllSky7-Netzwerk. Der Astronom Dr. Peter Kroll, Leiter der Sternwarte Sonneberg, wo ebenfalls eine Kamera installiert ist, hält die Ergebnisse in ihrem Bereich für einzigartig: "Die Daten, wie wir sie jetzt erheben können, heben unsere Beobachtungen des Himmels auf ein ganz neues Niveau."

In der Tat ermöglichen die Daten nun eine ungleich präzisere Schätzung der Menge an Weltraumschrott, der Kommunikationssatelliten und nicht zuletzt die Besatzungen von Raumstationen gefährdet. Und sie helfen auch, den Ort zu lokalisieren, an dem Meteoriten, die nicht in der Erdatmosphäre verglüht sind, auf der Erde aufgekommen sind. So können die Gesteinsreste untersucht und damit mehr über den Ursprung des Sonnensystems gelernt werden.

Die Arbeit von Hofmann und Sennlaub wurde in der Fachzeitschrift Monthly Notices of the Royal Astronomical Society veröffentlicht.

Forum
Künstliche Intelligenz kartiert Himmelsereignisse. Diskutieren Sie mit anderen Lesern im astronews.com Forum.
Links im WWW
Sennlaub, R. et al. (2022): Object classification on video data of meteors and meteor-like phenomena: algorithm and data, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 516, 811
Technische Universität Ilmenau
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