Es ist ein Problem, das sich im kommenden Jahrzehnt auch an anderen Orten wiederholen wird. Während Astronomen riesige Kameras konstruieren, um den gesamten Himmel abzubilden, und Infrarot-Teleskope starten, um nach fernen Planeten zu suchen, werden sie Daten in beispiellosem Ausmaß sammeln.
„Dafür sind wir wirklich nicht bereit und wir sollten alle ausflippen“, sagt Cecilia Garraffo, Computerastrophysikerin am Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics. „Wenn Sie zu viele Daten haben und nicht über die Technologie verfügen, diese zu verarbeiten, ist es, als ob Sie keine Daten hätten.“
In Vorbereitung auf die Informationsflut wenden sich Astronomen an die KI, um Unterstützung zu erhalten und Algorithmen zu optimieren, um Muster in großen und notorisch heiklen Mustern zu erkennen Datensätze. Einige arbeiten derzeit daran, Institute zu gründen, die sich der Verbindung der Bereiche Informatik und Astronomie widmen – und setzen sich mit den Bedingungen der neuen Partnerschaft auseinander.
Im November 2022 richtete Garraffo AstroAI als Pilotprogramm am Zentrum für Astrophysik ein. Seitdem hat sie ein interdisziplinäres Team aus über 50 Mitgliedern zusammengestellt, das Dutzende Projekte geplant hat, die sich mit tiefgreifenden Fragen wie der Entstehung des Universums und der Frage, ob wir allein darin sind, befassen. In den letzten Jahren sind mehrere ähnliche Koalitionen dem Beispiel Garraffos gefolgt und wetteifern nun um die Finanzierung für die Ausweitung auf große Institutionen.
Garraffo erkannte den potenziellen Nutzen von KI-Modellen, während er zwischen Karrierestationen in der Astronomie, Physik und Informatik wechselte. Dabei entdeckte sie auch ein großes Hindernis für frühere Kooperationsbemühungen: die Sprachbarriere. Astronomen und Informatiker haben oft Schwierigkeiten, ihre Kräfte zu bündeln, weil sie unterschiedliche Wörter verwenden, um ähnliche Konzepte zu beschreiben. Übersetzungsprobleme sind für Garraffo kein Unbekannter, da er in seiner Kindheit in Argentinien Schwierigkeiten hatte, sich an einer rein englischsprachigen Schule zurechtzufinden. Aufgrund dieser Erfahrung hat sie daran gearbeitet, Menschen aus beiden Gemeinschaften unter einem Dach zusammenzubringen, damit sie gemeinsame Ziele identifizieren und einen Weg zur Kommunikation finden können.
Astronomen nutzen bereits seit Jahren KI-Modelle, hauptsächlich um bekannte Objekte wie Supernovae in Teleskopdaten zu klassifizieren. Diese Art der Bilderkennung wird immer wichtiger, wenn das Vera C. Rubin-Observatorium nächstes Jahr seine Türen öffnet und die Zahl der jährlichen Supernova-Erkennungen schnell von Hunderten auf Millionen ansteigt. Doch die neue Welle von KI-Anwendungen geht weit über Matching-Spiele hinaus. Algorithmen wurden kürzlich für die Durchführung von „unüberwachtem Clustering“ optimiert, bei dem sie Muster in Daten erkennen, ohne dass ihnen gesagt wird, wonach sie konkret suchen sollen. Dies öffnet die Türen für Modelle, die Astronomen auf Effekte und Zusammenhänge hinweisen, die ihnen derzeit nicht bewusst sind. Zum ersten Mal bieten diese Rechenwerkzeuge Astronomen die Möglichkeit, „systematisch nach dem Unbekannten zu suchen“, sagt Garraffo. Im Januar nutzten AstroAI-Forscher diese Methode, um über 14.000 Erkennungen von Röntgenquellen zu katalogisieren, die sonst schwer zu kategorisieren wären.
KI erweist sich auch dadurch als fruchtbar, dass sie die chemische Zusammensetzung des Himmels auf fremden Planeten erschnüffelt. Astronomen verwenden Teleskope, um das Sternenlicht zu analysieren, das die Atmosphären der Planeten passiert und bei bestimmten Wellenlängen von verschiedenen Molekülen absorbiert wird. Um das übrig gebliebene Lichtspektrum zu verstehen, vergleichen Astronomen es normalerweise mit gefälschten Spektren, die sie auf der Grundlage einer Handvoll Molekülen erzeugen, die sie finden möchten – Dinge wie Wasser und Kohlendioxid. Exoplanetenforscher träumen davon, ihre Suche auf Hunderte oder Tausende von Verbindungen auszudehnen, die auf Leben auf dem Planeten darunter hinweisen könnten. Derzeit dauert die Suche nach nur vier oder fünf Verbindungen jedoch einige Wochen. Dieser Engpass wird zunehmend problematischer, da die Zahl der Exoplaneten-Detektionen von Dutzenden auf Tausende ansteigt, was dank des neu stationierten James-Webb-Weltraumteleskops und des Ariel-Weltraumteleskops der Europäischen Weltraumorganisation, dessen Start für 2029 geplant ist, voraussichtlich der Fall sein wird.
Die Verarbeitung all dieser Beobachtungen „wird ewig dauern“, sagt Mercedes López-Morales, eine Astronomin am Zentrum für Astrophysik, die die Atmosphären von Exoplaneten untersucht. „Dinge wie AstroAI tauchen zum richtigen Zeitpunkt auf, kurz bevor diese Datenhähne auf uns zukommen.“