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Der Ansatz von Yann Alibert beruht auf "DeepLearning" © Universität Bern/Adrian Moser
Der Ansatz von Yann Alibert beruht auf "DeepLearning" © Universität Bern/Adrian Moser

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Künstliche Intelligenz berechnet Masse von Planeten

13.03.2019

Um die Entstehung von Planeten nachzuvollziehen, mussten Astrophysikerinnen und Astrophysiker bisher sehr zeitaufwendige Computersimulationen verwenden. Nun stellen Berner Forscher eine Methode vor, die Berechnungen drastisch zu beschleunigen.

Der Ansatz von Yann Alibert von der Universität Bern und Julia Venturini vom International Space Science Institute in Bern beruht auf "DeepLearning", einem Typ künstlicher Intelligenz, der beispielsweise auch bei der Bilderkennung oder automatischen Übersetzungen eingesetzt wird.

Alibert und Venturini erstellten eine Datenbank mit Millionen von möglichen inneren Strukturen von Planeten. Anschließend fütterten sie damit ein sogenannten Neuronales Netzwerk, einen Satz von Algorithmen, der Eingabedaten durch mathematische Operationen leitet und der die Fähigkeit hat, zu lernen, ohne explizit programmiert zu sein, wie die Uni Bern mitteilte.

Berechnungen deutlich beschleunigt

Dank des Trainings anhand der Datenbank lernte das Neuronale Netzwerk, zuvor zeitraubende Berechnungen deutlich zu beschleunigen: "Jetzt kann unser Netzwerk die Masse eines Planeten, der unter bestimmten Bedingungen entstanden ist, mit einer sehr guten Genauigkeit vorhersagen", erklärte Alibert in der Mitteilung.

Planeten entstehen in Scheiben aus Staub und Gas um junge Sterne, indem sie festen Material und Gas ansammeln. Ob sie dabei zu Gesteinsplaneten wie die Erde oder Gasriesen wie Jupiter werden, hängt beispielsweise von den Eigenschaften des Ausgangsmaterials, dem Druck und der Temperatur in der Scheibe ab. Um den Wachstumsprozess und die innere Struktur von Planeten zu simulieren, mussten Astronomen bisher eine Reihe von Differenzialgleichungen lösen - ein komplizierter und zeitraubender Prozess, wie Alibert betont.

Die neue Methode, welche die beiden Forschenden im Fachblatt "Astronomy and Astrophysics" vorstellen, sei deutlich schneller und zudem präziser. Venturini und Alibert stellen ihre Ergebnisse auf der Softwareentwicklungsplattform GitHub auch anderen Forschenden weltweit zur Verfügung.

Service: Fachartikellink: http://arxiv.org/abs/1903.00320 (Preprint-Server)

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