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Neuer KI-Bot sucht nach Galaxien im Weltall
Wissenschaftlerinnen der University of Western Australia (UWA) haben einer Künstlichen Intelligenz (KI), die eigentlich zur Gesichtserkennung auf Facebook eingesetzt wird, beigebracht, fremde Galaxien zu suchen. Resultat ist das selbstlernende Computerprogramm "Claran", das Fotoaufnahmen von verschiedenen Radioteleskopen systematisch durchforsten und dabei auch verlässlich solche Galaxien aufspüren kann, die bei bislang verfügbaren Methoden meist übersehen wurden. Mit der neuen Technologie könnten nun insgesamt 70 Mio. Galaxien gefunden und beobachtet werden, schätzen die Forscherinnen.
"Die Aufgabe von Claran ist es, Radiogalaxien - also aktive Galaxien, die ausgehend von supermassiven schwarzen Löchern in ihren Zentren extrem starke Radioemissionen ausstrahlen - ausfindig zu machen", erklärt Ivy Wong, Astronomin am International Centre for Radio Astronomy Research, einem gemeinsamen Joint Venture der UWA und der Curtin University. Solche schwarzen Löcher seien bei fast allen bekannten Galaxien zu finden. "Sie stossen von Zeit zu Zeit Materiestrahlen aus, die man mit einem Radioteleskop sehen kann", erläutert die Expertin.
Da diese Strahlen aber oft über eine sehr grosse räumliche Ausdehnung verfügen würden, sei es mittels herkömmlicher Ansätze meist nur schwer möglich, ihren genauen Ursprungsort zu bestimmen. "Genau hier kommt Claran ins Spiel. Bisherige Computerprogramme können nämlich nur maximal rund 90 Prozent der entsprechenden Galaxien korrekt identifizieren. Wenn es unser KI-Bot schafft, die Zahl der nicht identifizierbaren Quellen auf ein Prozent zu reduzieren, müssen sich weniger Menschen hinsetzen, um sich diese besonders schwierigen Fälle genauer anzusehen", so Wong.
Modernes "Programming 2.0"
Laut der Forscherin und ihrer Kollegin, der Datenspezialistin Chen Wu, ist Claran ein Beispiel für ein neues Paradigma in der Software-Entwicklung, das als "Programming 2.0" bezeichnet wird. "Man muss nur ein riesiges neuronales Netzwerk aufbauen und dieses mit einer Unmenge von Daten füttern, um es dann selbständig herausfinden zu lassen, wie es seine internen Verbindungen am besten anzuordnen hat, um einen gewünschten Output zu produzieren", betont Wu.
Bei dieser neuen Art der Programmierung verbringe man als Entwickler 99 Prozent der Zeit damit, die bestmöglichen Datensets zu kreieren und die KI zu trainieren. "Das ist die Zukunft des Programmierens. Wenn es uns gelingt, diese viel fortschrittlicheren Methoden in die nächste Generation von wissenschaftlichen Studien zu integrieren, können wir damit weiter in das Universum vordringen als jemals zuvor", sind Wong und Wu überzeugt.