MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Erforschung von Exoplaneten hat durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz einen bedeutenden Fortschritt erzielt. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler nutzen neuronale Netze, um die komplexen Atmosphären dieser fernen Welten besser zu verstehen.
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Die Untersuchung der Atmosphären von Exoplaneten hat in den letzten Jahren durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) einen erheblichen Fortschritt erfahren. Wenn ein Exoplanet vor seinem Zentralstern vorbeizieht, verändert sich das Lichtspektrum des Sterns, was Rückschlüsse auf die chemische Zusammensetzung und andere Eigenschaften der Planetenatmosphäre zulässt. Diese Spektralanalyse ist jedoch komplex und erfordert Modelle, die in der Lage sind, Millionen von synthetischen Spektren in kurzer Zeit zu berechnen.
Mit den detaillierten Beobachtungen des James Webb Space Telescope (JWST) sind die Anforderungen an die Modelle weiter gestiegen. Insbesondere die Lichtstreuung in der Atmosphäre, die durch Wolken verursacht wird, stellt eine Herausforderung dar. Bisherige Modelle konnten diese Streuung nur unzureichend erfassen, was zu Ungenauigkeiten führte. Hier bieten physikalisch trainierte neuronale Netze einen entscheidenden Vorteil, da sie komplexe Gleichungen effizient lösen können.
In einer kürzlich veröffentlichten Studie haben Forscher zwei neuronale Netze entwickelt. Das erste Modell, das ohne Berücksichtigung der Lichtstreuung arbeitet, zeigte eine beeindruckende Genauigkeit mit relativen Fehlern von meist unter einem Prozent. Das zweite Modell integrierte Nähereungen für die Rayleigh-Streuung, was einen wichtigen Fortschritt darstellt, obwohl diese Nähereungen noch verbessert werden müssen.
Diese Fortschritte wurden durch eine interdisziplinäre Zusammenarbeit von Physikern und Datenwissenschaftlern des Exzellenzclusters ORIGINS, der Ludwig-Maximilians-Universität München und des Max-Planck-Instituts für extraterrestrische Physik ermöglicht. Diese Synergie eröffnet nicht nur neue Horizonte für die Exoplanetenforschung, sondern auch für die Entwicklung von KI-basierten Methoden in der Physik.
David Dahlbüdding von der Ludwig-Maximilians-Universität erklärt, dass die interdisziplinäre Zusammenarbeit weiter ausgebaut werden soll, um die Lichtstreuung an Wolken noch genauer zu simulieren. Dies könnte das Potenzial neuronaler Netze weiter ausschöpfen und die Exoplanetenforschung maßgeblich vorantreiben.
Die Ergebnisse dieser Studie wurden in der renommierten Fachzeitschrift Monthly Notices of the Royal Astronomical Society veröffentlicht. Sie markieren einen wichtigen Meilenstein in der Anwendung von KI in der Astronomie und zeigen, wie moderne Technologien die Grenzen unseres Wissens erweitern können.
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