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Künstliche Intelligenz kartiert Himmelsereignisse
Redaktion
/ idw / Pressemitteilung der TU Ilmenau
astronews.com
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.
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.
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.
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