POTSDAM / BARCELONA / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die dritte Datenveröffentlichung des Gaia-Satelliten der ESA hat der astronomischen Forschung neue Möglichkeiten eröffnet. Mit der Bereitstellung verbesserter Messungen für 1,8 Milliarden Sterne steht den Wissenschaftlern eine immense Datenmenge zur Verfügung, die es zu analysieren gilt.
Die Analyse der umfangreichen Daten des Gaia-Satelliten stellt eine erhebliche Herausforderung dar, die durch den Einsatz von maschinellem Lernen gemeistert werden kann. Forschende des Leibniz-Instituts für Astrophysik Potsdam (AIP) und des Institut de Ciències del Cosmos an der Universität Barcelona (ICCUB) haben in einer aktuellen Studie gezeigt, wie maschinelles Lernen zur Bestimmung wichtiger Sterneigenschaften genutzt werden kann. Dabei kommt ein Modell namens SHBoost zum Einsatz, das auf qualitativ hochwertigen Daten von acht Millionen Sternen trainiert wurde.
Die zugrunde liegende Technik, bekannt als ‘Extreme Gradient-Boosted Trees’, ermöglicht die präzise Ermittlung stellarer Eigenschaften wie Temperatur, chemische Zusammensetzung und interstellare Staubverdunkelung. Diese Methode reduziert nicht nur die Rechenzeit erheblich, sondern auch den Energieverbrauch und den CO2-Ausstoß. Arman Khalatyan vom AIP betont, dass das Modell seine Aufgaben innerhalb von vier Stunden auf einem einzigen Grafikprozessor erledigt – ein Prozess, der zuvor zwei Wochen und 3000 Hochleistungsprozessoren erforderte.
Ein entscheidender Vorteil dieser Methode ist die Möglichkeit, alle Sterntypen gleichzeitig zu analysieren. Das Modell wird mit hochwertigen spektroskopischen Daten aus kleineren Himmelsdurchmusterungen trainiert und wendet diese Erkenntnisse auf den großen Datensatz der dritten Datenveröffentlichung von Gaia an. Dabei werden die wichtigsten Sterneigenschaften nur mithilfe der photometrischen und astrometrischen Daten sowie den niedrig aufgelösten XP-Spektren von Gaia gewonnen.
Die hohe Qualität der Ergebnisse reduziert die Notwendigkeit zusätzlicher ressourcenintensiver spektroskopischer Beobachtungen. Dies ist besonders wichtig für die Identifizierung seltener metallarmer oder supermetallreicher Sterne, die für das Verständnis der frühesten Phasen der Entstehung der Milchstraße entscheidend sind. Christina Chiappini vom AIP hebt hervor, dass dies ein entscheidender Vorteil für die Vorbereitung künftiger Beobachtungen mit Multi-Objekt-Spektroskopie ist.
Das neue Modell liefert umfassende Karten der gesamten chemischen Zusammensetzung der Milchstraße und bestätigt die Verteilung von jungen und alten Sternen. Die Daten zeigen eine Konzentration metallreicher Sterne in den inneren Regionen der Galaxie, einschließlich des Balkens und des Bulge, mit enormer statistischer Aussagekraft. Friedrich Anders vom ICCUB fügt hinzu, dass das Team das Modell auch genutzt hat, um junge, massereiche, heiße Sterne in der gesamten Galaxie zu kartieren.
Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass es in unserer Milchstraße eine Reihe von ‘stellaren Leerräumen’ gibt, also Gebiete, die nur sehr wenige junge Sterne beherbergen. Außerdem wird aus den Daten ersichtlich, wo bisher die dreidimensionale Verteilung von interstellarem Staub noch unzureichend aufgelöst ist. Da Gaia weiterhin Daten sammelt, wird die Fähigkeit von Modellen des maschinellen Lernens, diese riesigen Datensätze schnell zu verarbeiten, zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die zukünftige astronomische Forschung.
Der Erfolg dieses Ansatzes zeigt das Potenzial des maschinellen Lernens, die Analyse großer Datenmengen in der Astronomie und anderen wissenschaftlichen Bereichen zu revolutionieren und gleichzeitig nachhaltigere Forschungspraktiken zu fördern. Diese Ergebnisse wurden in einem Fachartikel in der Zeitschrift Astronomy & Astrophysics veröffentlicht.
- NIEDLICHER BEGLEITER: Eilik ist der ideale Begleiter für Kinder und Erwachsene, die Haustiere, Spiele und intelligente Roboter lieben. Mit vielen Emotionen, Bewegungen und interaktiven Funktionen.
- Die besten Bücher rund um KI & Robotik!
- Die besten KI-News kostenlos per eMail erhalten!
- Zur Startseite von IT BOLTWISE® für aktuelle KI-News!
- Service Directory für AI Adult Services erkunden!
- IT BOLTWISE® kostenlos auf Patreon unterstützen!
- Aktuelle KI-Jobs auf StepStone finden und bewerben!
Stellenangebote
(Senior) SAP AI Consultant (m/w/d)
Solution Customer Success Manager (f/m/d) for SAP Business AI
Senior IT-Sicherheitskoordinator KI (m/w/d)
Sales Manager - KI / Chatbot / Vertrieb / IT / Consultant (m/w/d)
- Die Zukunft von Mensch und MaschineIm neuen Buch des renommierten Zukunftsforschers und Technologie-Visionärs Ray Kurzweil wird eine faszinierende Vision der kommenden Jahre und Jahrzehnte entworfen – eine Welt, die von KI durchdrungen sein wird
- Künstliche Intelligenz: Expertenwissen gegen Hysterie Der renommierte Gehirnforscher, Psychiater und Bestseller-Autor Manfred Spitzer ist ein ausgewiesener Experte für neuronale Netze, auf denen KI aufbaut
- Obwohl Künstliche Intelligenz (KI) derzeit in aller Munde ist, setzen bislang nur wenige Unternehmen die Technologie wirklich erfolgreich ein
- Wie funktioniert Künstliche Intelligenz (KI) und gibt es Parallelen zum menschlichen Gehirn? Was sind die Gemeinsamkeiten von natürlicher und künstlicher Intelligenz, und was die Unterschiede? Ist das Gehirn nichts anderes als ein biologischer Computer? Was sind Neuronale Netze und wie kann der Begriff Deep Learning einfach erklärt werden?Seit der kognitiven Revolution Mitte des letzten Jahrhunderts sind KI und Hirnforschung eng miteinander verflochten
Du hast einen wertvollen Beitrag oder Kommentar zum Artikel "Maschinelles Lernen revolutioniert die Analyse von Gaia-Daten" für unsere Leser?
Es werden alle Kommentare moderiert!
Für eine offene Diskussion behalten wir uns vor, jeden Kommentar zu löschen, der nicht direkt auf das Thema abzielt oder nur den Zweck hat, Leser oder Autoren herabzuwürdigen.
Wir möchten, dass respektvoll miteinander kommuniziert wird, so als ob die Diskussion mit real anwesenden Personen geführt wird. Dies machen wir für den Großteil unserer Leser, der sachlich und konstruktiv über ein Thema sprechen möchte.
Du willst nichts verpassen?
Du möchtest über ähnliche News und Beiträge wie "Maschinelles Lernen revolutioniert die Analyse von Gaia-Daten" informiert werden? Neben der E-Mail-Benachrichtigung habt ihr auch die Möglichkeit, den Feed dieses Beitrags zu abonnieren. Wer natürlich alles lesen möchte, der sollte den RSS-Hauptfeed oder IT BOLTWISE® bei Google News wie auch bei Bing News abonnieren.
Nutze die Google-Suchmaschine für eine weitere Themenrecherche: »Maschinelles Lernen revolutioniert die Analyse von Gaia-Daten« bei Google Deutschland suchen, bei Bing oder Google News!