17.12.2018

Datenrevolution am Nachthimmel

Mit Astroinformatik die rasch wachsende Daten­menge der Astro­nomie besser analy­sieren.

Die Forschungsgruppe „Astroinformatik“ am Heidel­berger Institut für theore­tische Studien hilft Astro­nomen, die rasch wach­sende Daten­menge mit Methoden aus der Infor­matik besser zu analy­sieren. Hierzu benutzen die Wissen­schaftler unter anderem Ver­fahren der künst­lichen Intel­li­genz und ent­wickeln neue Methoden, die in Groß­pro­jekten wie LOFAR und SKA zum Ein­satz kommen.

Abb.: Unterschiedliche Galaxien-Typen – künst­liche Intel­li­genz kann...
Abb.: Unterschiedliche Galaxien-Typen – künst­liche Intel­li­genz kann bei der Klassi­fika­tion helfen. (Bild: Nasa)

Astroinformatik ist eine junge Disziplin, die ihren Auf­stieg dem Computer ver­dankt: Denn digi­tale Soft- und Hard­ware haben die Astro­nomie in den letzten zwanzig Jahren revo­lutio­niert. Dank neuer Detek­toren und inno­vat­iver Tele­skope können Astro­nomen heute Objekte in nie dagewe­senem Umfang und in hoher Auf­lösung beob­achten. „Doch damit steigt die Zahl der Daten exponen­tiell an, die der Daten aus­wer­tenden Astro­nomen aller­dings nicht“, sagt Kai Pols­terer, Leiter der Astro­inform­atik-Forschungs­gruppe am HITS. „Methoden der Infor­matik können hier helfen.“ Der Physiker und Infor­ma­tiker ent­wickelt mit seinem Team Methoden des maschi­nellen Lernens und Werk­zeuge, mit denen Astro­nomen explo­rativ arbeiten können.

Ein Beispiel stellt die automatische Extraktion der Rot­ver­schie­bung dar. Die Rot­ver­schie­bung hilft abzu­schätzen, wie weit eine Galaxie ent­fernt ist. Diese direkt zu messen erfor­dert einen sehr hohen mess­tech­nischen Auf­wand. Um dieses Problem zu lösen, haben die HITS-Astro­infor­ma­tiker eine Deep Learning-Methode ent­wickelt, die die Rot­ver­schie­bung auto­ma­tisch aus den zur Ver­fügung stehenden Auf­nahmen extra­hiert.

Ein weiteres digitales Werkzeug ist PINK, das Kernstück einer explo­ra­tiven Methode zur Analyse großer und komplex struk­tu­rierter Daten­sätze, um zum Beispiel Morpho­logien von Galaxien im Radio­wellen­längen­bereich besser zu ver­stehen. PINK wird mittler­weile für die Vor­läufer des Square Kilo­meter Array in Afrika und Austra­lien genutzt. Und auch beim Low Frequency Array LOFAR, einem super­computer­ge­trie­benen Radio­tele­skop, kommt die Methode zum Ein­satz.

Maschinelles Lernen wurde in den letzten Jahren immer popu­lärer. „In der Astro­nomie fehlt aber oft noch das Know-how“, so Pols­terer. „Des­halb bringen wir das Thema den Kollegen mit Tuto­rials und anderen Formaten näher.“ Das funk­tio­niert am besten auf Konfe­renzen wie der inter­natio­nalen Astro­infor­matics-Konfe­renz, die Pols­terer mit seiner Gruppe in diesem Jahr nach Heidel­berg und damit erst­mals nach Deutsch­land holte. Themen wie moderne Daten­bank­systeme, Visuali­sie­rungen und Augmented Reality, künst­liche Intel­li­genz sowie Repro­duzier­bar­keit von Forschungs­ergeb­nissen standen im Mittel­punkt der wich­tig­sten Ver­anstal­tung dieses Fach­gebiets.

Polsterer arbeitet mit seinem Team aktuell an einem neuen Projekt – einer Kombi­na­tion aus Bau­plänen und Werk­zeugen. Damit können Astro­nomen unter­schied­lichste Daten explo­rativ durch­forsten und so heraus­filtern, was sie inte­res­siert. „Wir wollen den Zugang zu Daten in Archiven revo­lutio­nieren. Neben heute noch typischen Daten­bank­anfragen werden Astro­nomen schon bald in der Lage sein, die für sie wich­tigen Objekte ein­facher und intui­tiver zu finden.“

HITS / RK

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