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Künstliche Intelligenz erklärt das Verhalten von Wasserstoff auf Riesenplaneten
Die Riesenplaneten in unserem Sonnensystem bestehen hauptsächlich aus Wasserstoff, meist in flüssigem Zustand. In der Nähe der Planetenoberfläche existiert Wasserstoff in einer isolierenden, molekularen Form – H2 –, aber näher am Zentrum nimmt er eine metallische Form an, in der sich einzelne Atome frei bewegen können. Professor Michele Ceriotti, der das Laboratory of Computational Science and Modelling (COSMO) an der School of Engineering der EPFL leitet, hat zusammen mit Kolleginnen und Kollegen von der Universität Cambridge und IBM Zürich Computersimulationen eingesetzt, um die Natur dieses schwer fassbaren Übergangs zu verstehen. «Wasserstoff ist das einfachste Element des Periodensystems: Er besteht aus einem Proton und einem Elektron. Das ist ein Grund, warum Forschende ihn so häufig untersuchen. Was dieses Phänomen auf Riesenplaneten ziemlich einzigartig – und interessant – macht, ist die Tatsache, dass der Übergang zwischen zwei Formen eines flüssigen Zustands stattfindet und nicht von einem flüssigen in einen gasförmigen oder festen Zustand», sagt Ceriotti.
Ein extrem kompliziert zu modellierendes System
Dieser Übergang stand im Mittelpunkt intensiver Forschungsanstrengungen – viele Forschungsgruppen haben versucht, ein besseres Verständnis zu erlangen, indem sie ihn in einem Labor nachbauten. «Aber das ist wirklich schwierig, denn man muss hier auf der Erde die gleichen Bedingungen schaffen wie auf Saturn und Jupiter, d.h. einen Druck erreichen, der etwa eine Million Mal grösser ist als der der Erdatmosphäre, und dann die Proben analysieren, die diesem Druck ausgesetzt waren. Wie Sie sich vorstellen können, ist es nicht einfach, Verbindungen unter diesen Bedingungen zu untersuchen. Es wurden verschiedene Studien durchgeführt, aber ihre Ergebnisse sind oft umstritten, weil sie sich erheblich voneinander unterscheiden», sagt Ceriotti. Anstatt also zu versuchen, die atmosphärischen Bedingungen von Riesenplaneten in einem Labor nachzubilden, verwendete sein Team hochpräzise Computermodelle, um sie digital zu simulieren. Bei früheren Versuchen wurden Gleichungen im Flug gelöst, die das quantenmechanische Verhalten von flüssigem Wasserstoff beschreiben. Die Komplexität solcher Gleichungen beschränkte den Umfang solcher Simulationen auf wenige Atome auf einmal und die Zeitskala auf weniger als eine Milliardstel Sekunde.
Zeitersparnis
Durch die Nutzung ihres Fachwissens auf dem Gebiet der Computersimulation und der auf maschinellem Lernen basierenden Modelle war das Team in der Lage, den Umfang und die Zeitskala ihrer Simulationen zu erweitern und einen Einblick in die Mechanismen zu gewinnen, die beim Wasserstoffübergang wirken. Dies erforderte den Einsatz sehr leistungsfähiger Computer. «Es war eine beträchtliche Investition in Bezug auf Zeit und Energie. Die Ausführung unserer Modelle – die wir mit Hilfe des maschinellen Lernens entwickelt haben – dauerte mehrere Wochen auf den Supercomputern der EPFL. Hätten wir aber versucht, Modelle, die auf herkömmliche Weise entwickelt wurden, laufen zu lassen, hätte es Hunderte von Millionen von Jahren gedauert», sagt Ceriotti.
Ein reibungsloser Übergang
Auf der Grundlage ihrer Ergebnisse kam das Forschungsteam zu einer möglichen Erklärung dafür, warum frühere Studien zu so unterschiedlichen Ergebnissen führten, die auf die Interpretation experimenteller Beobachtungen und die Art des Flüssig-Flüssig-Übergangs zurückzuführen sein könnten. «Bis jetzt gingen alle Studien, die versuchten, das Verhalten von Wasserstoff auf Riesenplaneten zu modellieren, davon aus, dass der Übergang von einer isolierenden zu einer metallischen Form eindeutig war. Aber unsere Simulationen deuten darauf hin, dass sich der Übergang allmählich vollzieht. Infolgedessen hängt der genaue Zeitpunkt, an dem der Übergang stattfindet, von der Wahl der Kriterien und den gemachten Beobachtungen ab – was die Abhängigkeit von den Details der Experimente erklären könnte», sagt Ceriotti. «Nachdem wir nun das 'ideale' System modelliert haben, wird unser nächster Schritt darin bestehen, realistischere – und damit komplexere – Bedingungen zu untersuchen, bei denen Wasserstoff mit Helium und anderen Verbindungen in den Atmosphären der Planeten vermischt wird. Dank Computersimulationen und maschinellem Lernen sind wir nun einen Schritt näher dran, das Geheimnis der riesigen Gasplaneten in unserem Sonnensystem und möglicherweise auch der Exoplaneten zu lüften.