80 Prozent der Materie im Weltall besteht aus einem Stoff, den noch niemand gesehen hat. Die sogenannte dunkle Materie ist also völlig unerforscht. Dank künstlicher Intelligenz könnte sich das nun ändern.
Maschinelles Lernen erschließt die dunkle Materie
27 Prozent der Energiedichte soll die dunkle Materie ausmachen. Ein nicht unbeträchtlicher Teil. Wissenschaftler versuchen schon seit langer Zeit die Materie zu erforschen und zu ergründen, was hinter ihr steckt.
Ein Team aus Physikern und Informatikern der ETH Zürich hat nun womöglich eine Lösung gefunden. Sie nutzen Maschinelles Lernen. Ein Computer wurde so programmiert, dass er sich selbst Informationen zu den Weltallkarten beschaffen kann. So wollen die Wissenschaftler dem Rätsel der dunklen Materie näher kommen und Prognosen aufstellen können, was mit unserem Universum passieren wird.
Was wir nicht sehen können und im Verborgenen liegt, macht der Menschheit seit jeher Sorgen. KI kann Klarheit schaffen und Licht ins Dunkle bringen. Für Wissenschaftler ist es wichtig, zu wissen, wieviel Energie aus der dunklen Materie stammt. Nur so lassen sich Theorien verfeinern.
Facebook Algorithmen für das Universum
Die eingesetzten innovativen Algorithmen haben viel mit der KI hinter dem bekannten sozialen Netzwerk Facebook gemein. Erobert Facebook nun auch das All? Soweit wollen wir hier nicht gehen. Allerdings können die Algorithmen des Teams aus Zürich mit der Gesichtserkennung der sozialen Medien verglichen werden. Die Forscher suchen zwar nicht nach Gesichtern im All, frei nach dem Motto „I see faces“, sondern nach typischen Merkmalen für die dunkle Materie. Dazu ist die KI in der Lage.
Dunkle Materie verbiegt die Bahnen von Lichtstrahlen, die von Galaxien auf der Erde ankommen. Auf dieses Bild der Verbiegung setzen die Forscher. Kosmologen könnten dank der künstlichen Intelligenz Massenkarten aus diesen Verzerrungen erstellen. Die Computer wurden mit Daten aus einem simulierten All gespeist. So lernte die KI. Durch fortwährende Analyse konnte sich der Computer beibringen, Muster in der dunklen Materie zu erkennen. Die Ergebnisse sind 30 Prozent genauer als menschliche Analysen.