Mit dem neuronalen Netzwerk „ExoMiner“ konnten Forschende anhand von Archivdaten über 300 neue Exoplaneten identifizieren. Der eingesetzte Algorithmus sei dabei nicht nur äußerst effektiv, sondern auch transparent.
Der Weltraum wird vermutlich stets seine Geheimnisse bergen. Mit modernster Technologie wie Weltraumteleskopen können wir zwar in die Tiefen und Weiten das All blicken. Allerdings scheint kaum ein Ende des schier unendlichen Raumes in Sicht.
Doch dort, wo der Menschen an seine Grenzen gelangt, könnten Roboter und intelligente Algorithmen weiterforschen. Das gilt auch für das neuronalen Netzwerk ExoMiner. Denn Forschende fütterten das System kürzlich mit Archivdaten des Weltraumteleskops Kepler, anhand derer ein Algorithmus über 300 neue Exoplaneten identifizieren konnte.
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ExoMiner identifiziert Exoplaneten anhand Verdunklung des Muttersterns
Zum Hintergrund: Ein Exoplanet ist ein Himmelskörper, der nicht mehr primär unter den Anziehungskräften unserer Sonne steht, sondern um einen anderen Stern kreist. Und hier setzt auch der ExoMiner an. Denn wenn ein Exoplanet um einen Stern kreist, so verdunkelt er diesen gelegentlich.
Dabei unterschied der Algorithmus laut den Forschenden zuverlässig die Verdunkelung durch den Planeten von anderen Ursachen. Bevor die neu identifizierten Planeten aber offiziell Einzug in die Wissenschaft erhalten, müssen die Daten noch durch eine andere Methode validiert werden.
So möchte man mögliche Fehler ausschließen. Die Forschenden möchten das wiederum primär durch die Untersuchung des Muttersterns erreichen. Dieser taumelt nämlich aufgrund der Anziehungskräfte vereinzelt in verschiedene Richtungen. Bis dies nachgewiesen ist, gilt der Planet zwar als bestätigt, aber nicht als validiert.
Offener Code macht Algorithmus transparent
Die Untersuchung des Weltraums durch ein neuronales Netzwerk wie ExoMiner hat dabei einen wesentlichen Vorteil. Im Vergleich zu vielen anderen Algorithmen, ist das Netzwerk eine White Box. Das heißt, dass es vollkommen transparent nachvollziehbar ist, da der Code des Systems öffentlich zugänglich ist.
So kann nachvollzogen werden, warum die Künstliche Intelligenz sich für die Klassifikation eines Planeten entscheidet. Außerdem arbeitet das System mit bereit vorhandenen Informationen und Daten, sodass die Ergebnisse häufiger zutreffen und zuverlässiger sind.
Die Forschungen an dem neuronalen Netzwerk machen dabei vorwiegend eines deutlich: Computer können in einigen Bereichen bereits deutlich besser „sehen“ als ihr menschliches Pendant.
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