Neues Astronomie-Analysetool kombiniert Simulationsdaten mit synthetischen Beobachtungen

Im Rahmen eines Projekts zur Überprüfung gängiger Messmethoden in der Astrophysik hat Prof. Dr. Christina Maria Greif von der Fakultät für Technische Systeme, Prozesse und Kommunikation gemeinsam mit dem Astrophysiker Dr. Mark Hutchison eine neuartige Anwendung entwickelt. „Mit dem neuen Tool können wir zum ersten Mal automatisiert Vordergrund- und Hintergrundstrukturen in Beobachtungsdaten klar voneinander abgrenzen – für die Erforschung von Sternentstehungsgebieten und anderen Regionen im Universum ist das ein Fortschritt“, erklärt Greif.

Sternentstehung findet tief in Gas- und Staubwolken statt. Physikalische Größen wie Temperatur oder Dichte sind nicht direkt messbar, weshalb die Interpretation der Teleskopdaten entscheidend ist. Um die Verlässlichkeit bisheriger Methoden und Annahmen zu überprüfen, setzen die Forschenden auf Simulationen von Sternentstehungsregionen und sogenannte synthetische Beobachtungen. Dabei werden Simulationsdaten mit realistischen Effekten von Teleskopen versehen.

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„Wir handeln so, als hätten wir echte Aufnahmen gemacht – nur mit dem Vorteil, dass wir die Parameter der Simulation genau kennen“, erklärt Greif. Die Messmethoden werden optimiert, indem die Anwendung synthetische Beobachtungen mit Simulationen und reale Beobachtungen vergleicht.

„Bei der Untersuchung von Sternentstehungsregionen gab es bisher ein weiteres zentrales Problem: Vorder- und Hintergrund ließen sich schwer trennen“, sagt Hutchison. „Wir haben gesehen, dass diese Unterscheidung mit dem neuen Tool deutlich zuverlässiger gelingt – das spart Zeit und reduziert Fehler in der Analyse.“ Die Software verfügt über eine interaktive Benutzeroberfläche, die ohne Programmierkenntnisse bedienbar ist. Mit wenigen Klicks lassen sich unerwünschte Hintergrundstrukturen herausfiltern.

So eröffnet das Tool neue Möglichkeiten für die astronomische Forschung. Aber auch andere Anwendungsfelder wollen die Forschenden erschließen helfen, etwa in der Medizin, wo ähnliche Herausforderungen in der Bildanalyse bestehen. [HM / dre]