Künstliche Intelligenz soll in Windeseile Aufgaben erledigen, für deren Lösung die Menschheit womöglich Jahrtausende bräuchte. Eine dieser Aufgaben ist die Erkundung des Weltalls. 

Digility 2018

Forscher an der Plymouth Universität in UK wollen mit Hilfe eines künstlichen neuronalen Netzes den Grad der Bewohnbarkeit fremder Planeten besser einschätzen. Sie präsentierten ihre Ergebnisse am 4. April auf der European Week of Astronomy and Space Science (EWASS), einer Astronomie-Fachkonferenz.

Die Forscher bringen ihrem KI-System bei, die atmosphärischen Rahmenbedingungen fremder Planten mit jenen der Erde, der frühen Erde, des Mars, der Venus oder des Titan (Saturn-Mond) zu vergleichen. Das sind die fünf Himmelskörper, auf denen Leben existiert oder am ehesten vermutet wird.

Interstellare Reisen effizienter planen

Das Team aus Plymouth trainierte die Künstliche Intelligenz mit über hundert sogenannter spektraler Signaturen, die wiederum aus Hunderten einzelner Faktoren bestehen, die Rückschlüsse auf atmosphärische Verhältnisse eines Himmelskörpers zulassen.

Diese Trainingsdaten schaffen die Grundlage für das KI-Urteil, an welcher Stelle auf der Bewohnbarkeitsskala ein neuer Planet eingeordnet wird: Die KI vergleicht die spektralen Signaturen neuer Planeten mit den ihr bereits bekannten Signaturen lebensfreundlicher Planeten und untersucht sie auf Gemeinsamkeiten. Die schnelle und sensible Mustererkennung der KI macht das möglich, was manuell einen enormen Arbeitsaufwand bedeuten würde.

Anhand erster Probeläufe sehen die Forscher großes Potenzial, dass sich ihr Verfahren als “extrem nützlich” erweist. Bessere Daten und Aufnahmen durch das James-Webb-Weltraumteleskop oder die Ariel-Mission sollen die Fähigkeiten der KI, bewohnbare oder sogar bewohnte Planeten zu identifizieren, weiter verbessern.

Entlang der KI-Kategorisierung könnten Astronomen laut der Forscher zukünftig mögliche interstellare Weltraummissionen besser planen und zuerst jene Planeten ansteuern, die mit einer höheren Wahrscheinlichkeit bewohnbar sind. Das System könne auch direkt auf einem interstellaren Raumschiff Objekte und Planeten in der unmittelbaren Umgebung scannen.

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