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Künstliche Intelligenz revolutioniert die Entdeckung potenziell bewohnbarer Planeten

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April 24, 2025

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KI beschleunigt die Suche nach bewohnbaren Planeten

Die Suche nach Leben außerhalb unseres Sonnensystems gleicht der sprichwörtlichen Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Doch neue Technologien, insbesondere Künstliche Intelligenz (KI), bieten vielversprechende Ansätze, um die Suche zu beschleunigen und zu präzisieren. Ein Forschungsteam der Universität Bern hat ein KI-Modell entwickelt, das anhand von Simulationen 44 Sternensysteme identifiziert hat, die potenziell bewohnbare Planeten beherbergen könnten.

Simulationen als Grundlage für die KI-gestützte Suche

Die Identifizierung von Exoplaneten, also Planeten außerhalb unseres Sonnensystems, ist eine komplexe Aufgabe. Sie sind im Vergleich zu Sternen winzig und leuchten nicht selbst. Daher ist ihre direkte Beobachtung extrem schwierig. Das Berner Forschungsteam nutzte für die Entwicklung ihres KI-Modells simulierte Planetensysteme. Als Grundlage diente das "Bern Model of Planet Formation and Evolution". Dieses Modell simuliert die Entstehung von Planeten aus Gas- und Staubscheiben um junge Sterne und berücksichtigt dabei eine Vielzahl physikalischer Faktoren. Die KI wurde mit diesen simulierten Daten trainiert und lernte, Muster in den Planetensystemen zu erkennen, die auf die Existenz erdähnlicher Planeten hindeuten.

KI erkennt Muster in Planetenkonstellationen

Ein wichtiger Faktor für die Vorhersagekraft des KI-Modells sind die Eigenschaften der innersten bekannten Planeten in einem System, insbesondere deren Masse und Umlaufzeit. Diese Parameter liefern Hinweise darauf, ob sich in der habitablen Zone, also dem Bereich um einen Stern, in dem Wasser flüssig existieren kann, ein erdähnlicher Planet befinden könnte. Die KI wurde darauf trainiert, diese Muster zu erkennen und die Wahrscheinlichkeit für die Existenz eines solchen Planeten zu berechnen.

44 vielversprechende Kandidaten identifiziert

Das Berner Forschungsteam testete das KI-Modell mit Daten von fast 1.600 bekannten Sternensystemen, die jeweils mindestens einen bestätigten Planeten und einen Stern vom Typ G, K oder M (sonnenähnliche oder kühlere Sterne) enthalten. Das Modell identifizierte 44 dieser Systeme als besonders vielversprechend für die Existenz erdähnlicher Planeten in der habitablen Zone.

Grenzen der KI-Simulation

Trotz der hohen Vorhersagegenauigkeit von bis zu 99 Prozent in den Simulationen hat das Modell auch Grenzen. Es konnte beispielsweise einige bekannte Zusammenhänge, wie das häufige Auftreten von Supererden und kalten Gasriesen, nicht vollständig abbilden. Auch die Positionen der simulierten Planeten wichen teilweise von den realen Daten ab. Gerade der Abstand zum Zentralstern ist jedoch ein entscheidender Faktor für die Bewohnbarkeit eines Planeten. Die Ergebnisse der Simulationen müssen daher durch weitere Beobachtungen und Untersuchungen verifiziert werden.

KI als Werkzeug für die Zukunft der Weltraumforschung

Trotz dieser Einschränkungen zeigt die Studie das große Potenzial von KI in der Weltraumforschung. KI-Modelle können helfen, die Suche nach bewohnbaren Planeten deutlich effizienter zu gestalten. Anstatt den Himmel wahllos abzusuchen, können Teleskope künftig gezielter auf die vielversprechendsten Kandidaten ausgerichtet werden. Dies erhöht die Chancen, Leben außerhalb unseres Sonnensystems zu entdecken.

Die Entwicklung und Anwendung von KI-gestützten Methoden ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur Beantwortung der fundamentalen Frage, ob wir allein im Universum sind. KI-Partner wie Mindverse, die maßgeschneiderte Lösungen im Bereich KI entwickeln, spielen dabei eine entscheidende Rolle.

Bibliographie: - https://t3n.de/news/ki-44-sternensysteme-leben-1684194/ - https://x.com/t3n/status/1914728222148747312 - https://t3n.de/tag/future-science/ - https://t3n.de/tag/kuenstliche-intelligenz/ - https://newstral.com/de/article/de/1265867177/ki-entdeckt-44-sternensysteme-mit-m%C3%B6glichem-leben - https://t3n.de/ - https://t3n.de/tag/innovation/ - https://t3n.de/news/ - https://x.com/t3n?lang=de
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