Sternenkunde: Sterne mit Machine Learning finden

Kepler-90i: Wie Machine Learning uns hilft, Planeten zu entdecken
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Vor wenigen Tagen wurde ein neuer Planet entdeckt, der den sonnenähnlichen Stern Kepler-90 umkreist. Dieser Fund geht auf die Auswertung der Daten des Weltraumteleskops Kepler mithilfe Maschinellen Lernens aus dem Hause Google zurück. Unser Sonnensystem ist damit nicht mehr das Größte…

Es ist fast neun Jahren her, seit die Mission des Weltraumteleskops Kepler begann, in den Weiten des Weltalls nach extrasolaren Planeten im Allgemeinen und potentiell bewohnbaren Planeten im Speziellen zu suchen. Um die Exoplaneten zu identifizieren, setzt die US-amerikanische Weltraumbehörde NASA auf die sogenannte Transitmethode. Bei dieser wird die Helligkeit eines Sterns über einen bestimmten Zeitraum gemessen, Schwankungen in der Helligkeit zeigen, ob ein Planet den strahlenden Himmelskörper umkreist. Der Planet selbst wird in diesem Verfahren also nicht direkt beobachtet, sondern nur indirekt nachgewiesen.

Machine Learning zur Datenauswertung

Über die Jahre hat die NASA extrem viele Daten verschiedenster Sternensysteme gesammelt und ausgewertet, doch manche Signale sind so geringfügig, dass Menschen und sogar die automatisierten Computertests der Weltraumbehörde sie zuweilen übersehen können. Christopher Shallue, Senior Software Engineer bei Google AI, hatte dann die Idee, ein Neuronales Netzwerk für das Durchkämmen der 35.000 Datensätze möglicher Signale von Exoplaneten fit zu machen:

In my spare time, I started googling for ‘finding exoplanets with large data sets’ and found out about the Kepler mission and the huge data set available. Machine learning really shines in situations where there is so much data that humans can’t search it for themselves.

–Christopher Shallue, Senior Software Engineer bei Google AI

Wie die NASA schreibt, wurde das Neuronale Netzwerk zunächst mit 15.000 bereits ausgewerteten Datensätzen der Kepler-Mission gefüttert. Bei den Testläufen konnte es in 96 Prozent der Fälle die Daten echter Planeten von jenen unterscheiden, die nur dem Anschein nach auf einen echten Himmelskörper hinwiesen. Als das Neuronale Netzwerk „gelernt“ hatte, echte von unechten Signalen zu unterscheiden, wurde es auf schwache Signale aus 670 Sternensystemen angesetzt, bei denen bereits Exoplaneten nachgewiesen worden waren.

Neuronale Netzwerke bestehen aus verschiedenen Schichten von „Neuronen“, die einfache Berechnungen (bspw. Vergleiche von Bildern) anstellen können und die Information dann nach „oben“ weitergeben. Dies wird so lange durchgeführt, bis das Programm eine eindeutige Aussage treffen kann. Durch immer größere Testreihen wird das Netzwerk besser bei der Identifizierung des Inputs und „lernt“ so mit jedem Objekt, das identifiziert wird, dazu.

Natürlich lassen sich so nicht nur Fotos und Grafiken vergleichen (wie in der Grafik gezeigt), sondern eben auch die Daten des Weltraumteleskops Kepler. Das soll nun auch geschehen: Die Vorbereitungen laufen, die Suche des Neuronalen Netzwerks auf sämtliche 150.000 Sterne anzuwenden, die Kepler beobachtet hat.

Aufbau Neuronaler Netzwerke / Quelle: Google

Der Fund

Kepler hat Daten geliefert, durch die knapp 4.500 mögliche Exoplaneten entdeckt werden konnten, davon wurden bislang 2.341 bestätigt. Von diesen Planeten befinden sich 30 in der habitablen Zone ihres Sterns und sind in ihrer Größe mit der Erde vergleichbar.

Kepler-90i, der neu entdeckte Planet im Sternensystem Kepler-90, befindet sich nicht in dieser Zone. Der Planet ist in seiner Temperatur mit Merkur vergleichbar, umkreist Kepler-90 alle 14,4 Tage und es wird angenommen, dass die Oberfläche steinig ist. Unser eigenes Sonnensystem ist nun übrigens nicht mehr das Größte, denn auch Kepler-90 umkreisen offenbar acht Planeten.

Das Sternensystem Kepler-90 / Quelle: NASA/Ames Research Center/Wendy Stenzel

Weitere Informationen zur neuen Entdeckung von Kepler-90i und dem verwendeten Neuronalen Netzwerk gibt es in der Pressemitteilung der NASA und dem offiziellen Research Paper von Christopher Shallue und Andrew Vanderburg. Auf Reddit gab es ein Ask Me Anything zu der Entdeckung und der Pressekonferenz kann hier in Form einer MP3-Datei gelauscht werden.

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