NASA’s neues Projekt Artifact InSPECtor ruft Freiwillige jeden Alters dazu auf, Fehler in den Daten von Weltraumteleskopen zu identifizieren und die Fähigkeit künstlicher Intelligenz zu verbessern, diese zu erkennen. Die Teilnehmenden untersuchen echte Teleskopdaten und lernen dabei, welche Signale von astronomischen Objekten und welche von Datenfehlern stammen.
Das von ESA (European Space Agency) mit wichtigen Beiträgen der NASA entwickelte Weltraumteleskop Euclid sammelt Licht von Millionen weit entfernter Galaxien. Sobald es mit wissenschaftlichen Beobachtungen beginnt, wird auch NASA’s Nancy Grace Roman Space Telescope eine ähnliche Anzahl von Galaxien in unterschiedlichen Entfernungen und Himmelsdichten untersuchen. Beide Teleskope werden dazu beitragen, Fragen zur Expansion des Universums und zur dunklen Energie zu beantworten, die diese Expansion verursacht.
Spektrografen in den Teleskopen teilen das von Galaxien kommende Licht in Spektren, also Farbfolgen, auf. Anhand dieser Spektren können Wissenschaftler die Entfernung der Galaxien, die Arten ihrer Sterne und Informationen über die supermassereichen Schwarzen Löcher in ihren Zentren bestimmen. In den Daten können jedoch „Artifacts“ vorkommen, die nicht von echten Himmelsobjekten stammen. Sie entstehen beispielsweise durch Lichtreflexionen im Teleskopgehäuse, kosmische Strahlung sowie Probleme mit der Kamera oder der Elektronik.
Die künstliche Intelligenz lernt, diese Signale herauszufiltern, kann sie in den Daten neuer Instrumente jedoch nicht immer korrekt unterscheiden. Die Arbeit der Freiwilligen wird dazu verwendet, die Anweisungen zur Steuerung der künstlichen Intelligenz zu verbessern. Ab Anfang 2027 wird das Projekt auch Daten von Nancy Grace Roman Space Telescope einbeziehen. Teilnahme unter: https://go.nasa.gov/3Uyrguy.
Warum wichtig
Das Projekt zeigt, warum menschliche Kontrolle bei großen Datensätzen aus Weltraumteleskopen weiterhin notwendig ist. Eine falsche Unterscheidung zwischen einem künstlichen Signal und einem echten Himmelsobjekt kann die Zuverlässigkeit von Messungen wie der Entfernung von Galaxien und den Eigenschaften von Sternen beeinträchtigen; daher geht es nicht nur um die Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz, sondern auch um die Datenqualität in der kosmologischen Forschung. Der Beitrag der Freiwilligen soll die Belastung der Wissenschaftler durch die Einzelprüfung aller Daten verringern und zugleich der künstlichen Intelligenz helfen, verschiedene Fehlerarten zu erkennen. Offen bleibt die Frage, inwieweit diese Beiträge bei Daten von Euclid und Nancy Grace Roman unter unterschiedlichen Beobachtungsbedingungen konsistente Ergebnisse liefern werden.