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Oodles von virtuellen Planeten könnten Google und der NASA helfen, tatsächliche Ausländer zu finden

2019

Die Forscher des Frontier Development Lab (FDL) der NASA in Mountain View, Kalifornien, haben gerade den Sommer damit verbracht, an Problemen zu arbeiten, die nicht von dieser Welt sind. Sie kamen aus der ganzen Welt und allen verschiedenen Disziplinen; Informatiker, Planetenforscher, sogar Teilchenphysiker. Acht Wochen lang haben sie Daten und Karten durchforstet, Welten und Atmosphären geschaffen, sortiert und ihre Computeralgorithmen anhand der Simulationen getestet. Ihre Endprodukte sind immer noch rau, aber einige hoffen, dass sie zu unserem Verständnis unseres eigenen Sonnensystems und zu den allgemeinen Bemühungen beitragen, bewohnbare und vielleicht sogar bewohnte Planeten an anderer Stelle im Universum zu finden.

Das FDL-Programm selbst ist jetzt in seinem dritten Jahr. In früheren Sitzungen wurden Probleme wie die Erkennung, Kartierung und Ablenkung von Asteroiden sowie die Kartierung von Sonnenstürmen behandelt.

In diesem Jahr gab es Sitzungen zu unserem Sonnensystem, darunter Gruppen, die nach Wegen suchten, um die Weltraumwettervorhersagen zu verbessern. Dies wurde von IBM, KX und Lockheed Martin unterstützt. Es gab von Intel, Space Resources und Xprize gesponserte Teams, die sich an AI wandten, um neue Methoden zu entwickeln, um Karten und Routen auf der Oberfläche von Asteroiden und anderen Planetenkörpern auf der Suche nach Weltraumressourcen zu zeichnen. Über unser Sonnensystem hinaus befassten sich drei von Google Cloud gesponserte Projekte mit der Suche nach Exoplaneten, der Untersuchung ihrer Atmosphäre und der Suche nach Lebenszeichen.

FDL ist eine öffentlich-private Partnerschaft, in der Unternehmen Finanzmittel, Ressourcen und Fachwissen bereitstellen und die NASA und das SETI-Institut Daten, Experten und Zugang zu Einrichtungen bereitstellen. Während die NASA Hinweise auf potenzielle Forschungswege erhielt, die dazu beitragen könnten, Projekte wie das TESS-Teleskop in Zukunft zu unterstützen, konnten Unternehmen wie Google ihre Technologie vor einem Raum aus erfahrenen Wissenschaftlern und Ingenieuren präsentieren - potenziellen Kunden, die sich dafür entscheiden könnten Verwenden Sie diese Produkte in zukünftigen Forschungsprojekten. Teil des Auftritts von Google Cloud, das drei der Herausforderungen gesponsert hat, war, dass sein Produkt eine kostengünstigere und zugänglichere Option bietet als die vorhandenen Supercomputer, die möglicherweise eine ähnliche Rolle spielen.

"Die NASA hat einen Supercomputer, die Plejaden, aber es ist wirklich schwer, Zeit für diese Supercomputer zu gewinnen, " sagt Massimo Mascaro, Technischer Direktor für Angewandte KI bei Google und einer der Mentoren des Projekts.

Die Option von Google Cloud ersetzt nicht die Leistung eines Supercomputers, kann jedoch relativ schnell große Informationsmengen verarbeiten - ein Vorteil, wenn Forscher mit Tausenden oder sogar Millionen von möglichen Welten zu tun haben.

Google hat einige Erfahrungen mit Exoplaneten. Im vergangenen Jahr entwickelte das Technologieunternehmen eine maschinelle Lernmethode, mit der zwei von ihnen in Daten identifiziert wurden, die vom Kepler-Weltraumteleskop gesammelt wurden. Da Kepler jedoch mit Rauch betrieben wird, wollten die Forscher einen Weg finden, um diesen Erfolg mit der nächsten Generation des Planet-Jagd-Teleskops TESS fortzusetzen.

TESS steht für den Transiting Exoplanet Survey Satellite. Innerhalb weniger Monate haben die Wissenschaftler bereits zwei potenzielle Exoplaneten identifiziert. Aber die Forscher, die diesen Sommer bei FDL arbeiteten, hatten keinen Zugriff auf diese Daten - es gab sie noch nicht. Stattdessen verwendeten sie Daten, die bereits von Kepler gesammelt wurden, und simulierten TESS-Daten. (Die NASA hat die Daten vor dem Start von TESS erstellt, um die Planetenerkennungsmethoden zu testen, bevor sie die tatsächlichen Ergebnisse zurückerhalten.)

Mithilfe von maschinellem Lernen gelang es ihnen, einen Algorithmus zu erstellen, der Planeten im Kepler-Datensatz etwas besser erkennt als die vorhandenen Programme (96 Prozent gegenüber 94 Prozent), und Computermodelle zu erstellen, mit denen winzige Planetensignale aus allen Hintergrundinformationen im Kepler-Datensatz herausgesucht werden können die simulierten TESS-Daten. Ihre Methoden befinden sich noch in der Entwicklungsphase, aber die Forscher hoffen, dass sie den TESS-Forschern helfen können, Planeten noch schneller zu klassifizieren, während die Daten weiterhin eingehen.

Das Auffinden der Planeten ist ein Schritt, aber tatsächlich zu verstehen, wie diese Planeten aussehen, ist ein ganz anderes Problem. Hier kamen die astrobiologischen Herausforderungen ins Spiel.

Ein Team, das sich auf die Klassifizierung der Atmosphäre von Planeten konzentrierte, erstellte einen simulierten Datensatz von 3 Millionen Exoplaneten - erdähnlichen Gesteinswelten. Bisher hat die Menschheit nur wenige tausend Planeten außerhalb unseres Sonnensystems entdeckt, von denen viele große Gasriesen sind. Das Experimentieren mit drei Millionen Planeten (auch wenn es sich nur um Computersimulationen handelt) ist für Exoplaneten-Forscher wertvoll, die ihre Theorien an dem großen Datensatz testen können, während sie darauf warten, dass sich Daten von TESS und anderen zukünftigen Teleskopen hier auf der Erde ansammeln.

Und nicht nur professionelle Astronomen werden Zugang zu den Planeten haben: „Unser 3-Millionen-Planetendatensatz wird der Öffentlichkeit zur Verfügung stehen“, sagt Molly O'Beirne, eine Planetenwissenschaftlerin an der Universität von Pittsburgh, die an dem Team gearbeitet hat.

Das Team suchte auch nach Wegen, um die Zusammensetzung dieser kleinen und felsigen Planeten im Detail herauszufinden - was Astrobiologen eine Vorstellung davon geben kann, ob eine Welt bewohnbar ist oder nicht.

Die dritte Herausforderung ging einen Schritt weiter und beschäftigte sich mit einer der größten Fragen der Weltraumforschung: Wie kann man Leben auf anderen Planeten identifizieren? So wie es ist, haben Astrobiologen nur ein Beispiel dafür, wie ein Planet mit Leben aussehen könnte - dieses. Sie erstellten 150.000 Planeten mit Atmosphären mithilfe eines mit Google Cloud kombinierten Softwareprogramms und begannen herauszufinden, welche Faktoren zukünftige Forscher (oder ihre Computerprogramme) verwenden könnten, um einen lebhaften Planeten zu identifizieren.

Die achtwöchigen Sitzungen sind nun vorbei, ebenso wie die nächtlichen Diskussionen und schlaflosen Nächte, die die Forscherteams überstanden haben. Jetzt werden ihre Ergebnisse gestoßen, gestupst und verbessert. Viele werden so eine Chance nicht mehr haben, bei der Astrobiologen und Informatiker zwei Monate lang nebeneinander sitzen und Codes und Fragen sortieren. Aber sie wissen jetzt, was aus dieser Zusammenarbeit entstehen kann.

Will Fawcett, ein Teilchenphysiker der Universität von Cambridge, begrüßt diesen Schlüssel zum Mitnehmen. "Man kann wirklich interdisziplinär forschen", sagt er. "Es ist möglich und es lohnt sich für beide Seiten."

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