Astrophysik: Auf Schatzsuche im Archiv
Astronomen müssen nicht in den Himmel schauen, um Neues zu entdecken. Sie können auch die riesigen Datensätze durchforsten, die sich in den digitalen Archiven angesammelt haben. Computer könnten ihnen einen Teil dieser mühsamen Arbeit abnehmen, denn ihre Lernkurve zeigte in den vergangenen Jahren steil nach oben. Kai Polsterer vom Heidelberger Institut für Theoretische Studien(öffnet im neuen Fenster) (HITS) etwa lässt sich gern von Computern helfen.
Manche Forscher lehnen das ab. Sie setzen weiterhin menschliche Helfer ein, auch wenn es sich um Laien handelt. Wenn einige Tausend Freiwillige mitmachen, kann man Hunderttausende Bilder durchsehen, lautet die Logik. Über das Portal Galaxy Zoo(öffnet im neuen Fenster) klassifizieren die Unterstützer zum Beispiel Galaxien nach ihrer Form. 60 Fachartikel sind aus dieser routinierten Vorarbeit schon entstanden. Und seit vier Jahren untersuchen die Laien - nach einem kleinen Training - von zu Hause aus die Zentren von Galaxien, die auf Bildern von Radio- und Infrarotteleskopen hell aufleuchten. Die Strahlung geht von Materiewolken aus, die stark beschleunigt werden, während sie in ein schwarzes Loch stürzen. Manchmal schießt die aufgeheizte Materie auch in einem Strahl weit aus der Galaxie hinaus ins All. Über diese schwarzen Löcher, die einige Millionen Mal so massereich sind wie die Sonne, möchten die Astronomen mehr erfahren.
Menschen sind neugieriger als Computer
Für die Klassifizierung seien Menschen immer noch besser geeignet als Computer - "vor allem, wenn die Radioemission unregelmäßig oder verzerrt ist" , heißt es auf der Website von Radio Galaxy Zoo. Außerdem seien Computer nicht neugierig und würden der Sache nicht auf den Grund gehen, wenn sie auf ein außergewöhnliches schwarzes Loch stoßen.
Polsterer vertritt hingegen einen anderen Ansatz. Aus seiner Sicht können Computer einen guten Teil der Vorarbeit übernehmen: Sie sortieren die Bilder nach ihrer Gestalt und arbeiten typische Beispiele heraus. Das erleichtere es Fachleuten, Klassen zu bilden, die physikalisch bedeutsam sind, sagt Polsterer, "eine Symbiose zwischen Mensch und Maschine." Und am Ende bleiben nur einige Hundert Bilder übrig, die in keine Schublade passen. Um diese müssen sich die Wissenschaftler selbst kümmern - hier helfen weder Computer noch Laien.
Die Auswertung der Daten wird vernachlässigt
Kai Polsterer leitet eines der wenigen Forscherteams weltweit, die sich sowohl der Informatik als auch der Astronomie verschrieben haben. Er entwickelt Methoden, um die Datenschätze der astronomischen Archive zu heben, und beklagt, dass diese Arbeit oft vernachlässig werde, während laufend viele Millionen Euro in neue astronomische Messgeräte investiert würden. "Die Entwicklung der Methoden hat mit den Beobachtungsmöglichkeiten nicht Schritt gehalten" , sagt Polsterer. "Früher hatten wir zu wenige Daten - heute haben wir zu viele." Zu viele jedenfalls, um sie mit herkömmlichen Methoden zu bearbeiten.
Derzeit wertet Polsterer mit seinen Kollegen Experimente aus, mit denen sie die Entfernung und damit das Alter von Galaxien und den schwarzen Löchern in ihrem Zentrum ermittelt haben - eine erste Analyse gibt es hier(öffnet im neuen Fenster) . Diese Daten kann man ableiten, wenn man die Strahlung aus der Umgebung des schwarzen Lochs in ihre Bestandteile zerlegt: Je weiter das Objekt entfernt ist, umso stärker ist die Strahlung ins Langwellige, in Richtung des roten Endes des Spektrums verschoben. Denn der Raum dehnt sich aus, während die Strahlung ihn durchquert. Je länger sie unterwegs ist, desto stärker werden ihre Wellen auseinandergezogen.
Fotos wurden mit fünf Filtern aufgenommen
Um das Spektrum eines schwarzen Lochs aufzunehmen, sind jedoch mehrere Stunden Beobachtungszeit nötig. Polsterers Team hat stattdessen Fotografien ausgewertet, die mit fünf Filtern aufgenommen wurden - was deutlich günstiger ist als das Spektrum. Der Computer fand einen Weg, die Rotverschiebung und damit das Alter der schwarzen Löcher aus den Fotos abzuleiten.
Dazu teilte das Forscherteam Datensätze mit bekannten und bereits vermessenen schwarzen Löchern in zwei Teile: Aus einer Hälfte durfte der Computer die Merkmale ableiten, die sich am besten eignen, um die Entfernung zu bestimmen. An der anderen Hälfte wurde getestet, ob der Algorithmus, der mit diesen Merkmalen arbeitet, verlässliche Ergebnisse liefert.
Das Problem ist jedoch, dass die Astronomen den Algorithmus nicht vollständig verstehen. Einige Tricks, auf die der Computer gekommen ist, können sie nachvollziehen: Wenn Nachbargalaxien zum Beispiel näher am schwarzen Loch zu sein scheinen, müssen sie alle weiter weg sein - so wie auch die Hochhäuser einer Großstadt scheinbar zusammenrücken, wenn man sich von der Stadt entfernt. Doch andere Zusammenhänge bleiben rätselhaft. Die Maschine hat auf den Fotos eben nicht nach physikalisch bedeutsamen Informationen gesucht, sondern stur Pixel mit Pixel verglichen und in ihrem neuronalen Netz die Verknüpfungen gestärkt, die sie während des Trainings näher ans gewünschte Ergebnis brachten.
Der Algorithmus ist eine Black Box
Das macht den Algorithmus wissenschaftlich zur Black Box. Manche Fachkollegen seien daher schwer zu überzeugen, berichtet Polsterer. "Das ist aber auch eine Generationenfrage." Er sieht in seinen Analysemethoden ein großes Potenzial, denn im Prinzip kann man sie auf alle möglichen Datensätze anwenden.
Seit einigen Monaten arbeitet er zum Beispiel daran, einen Algorithmus für kurzfristige Wetterprognosen zu trainieren. Er soll am Abend für die bevorstehende Nacht vorhersagen, ob an den Observatorien auf La Palma mit Nebel oder Wolken zu rechnen ist, damit die Astronomen ihre Arbeit besser planen können. Beim Training soll der Algorithmus die wichtigsten Zusammenhänge aus den Wetterdaten der vergangenen Jahre ermitteln.
Zudem leitet Polsterer eine Arbeitsgruppe des Virtuellen Observatoriums(öffnet im neuen Fenster) , einem weltweiten Zusammenschluss von astronomischen Archiven. "Unser Ziel ist, aus der Datenbank eine Forschungsplattform zu machen" , sagt er. Dabei gehe es nicht nur um neue Analysemethoden, sondern auch um Fragen der Arbeitsorganisation. Die Datenmengen seien so groß, dass man sie nicht einfach über Glasfaserkabel von einem Rechenzentrum ins andere schicken könne. Manchmal müssten die Algorithmen zu den Daten kommen, sagt Polsterer.
Heute profitiere man davon, dass Astronomen schon in den 1970er Jahren begannen, sich auf international gültige Standards zu einigen. Und natürlich helfe es auch, dass mit astronomischen Daten keine kommerziellen Interessen verknüpft sind. Auch Länder wie Russland und China machen mit: "In diesem Feld kennen wir keine politischen Grenzen."
Aber von "Künstlicher Intelligenz" möchte Kai Polsterer nicht sprechen, er bevorzugt den Begriff der Automatisierung. Der Computer ist nur in dem Bereich gut, für den man ihn trainiert hat. Zum Spaß hat Polsterer dem Computer sein eigenes Porträtfoto zum Analysieren gegeben, und die Maschine machte, was sie sollte: Sie analysierte die Rotverschiebung und ermittelte das Alter. Wäre Kai Polsterer ein schwarzes Loch, wäre er zehn Milliarden Jahre alt.