Revolutionaire Toepassingen in het Onderzoek naar de Kosmos

Kunstmatige Intelligentie (AI) heeft de sterrenkunde en het in kaart brengen van sterren radicaal getransformeerd. Met moderne telescopen die enorme hoeveelheden gegevens genereren, is AI onmisbaar geworden voor het verwerken en begrijpen van astronomische data. Hier zijn de belangrijkste toepassingen die de manier waarop we het heelal bestuderen hebben gerevolutioneerd.

Gegevensanalyse en Classificatie: De Digitale Revolutie in de Sterrenkunde

Identificatie en Classificatie van Hemellichamen

AI-algoritmen, met name machine learning (ML), kunnen miljoenen hemellichamen snel en nauwkeurig in kaart brengen. Deze systemen classificeren objecten op basis van hun lichtcurve, spectrale gegevens en andere kenmerken, waarbij ze sterren, planeten, sterrenstelsels, quasars en andere objecten in catalogi en beelden herkennen.

Een baanbrekend voorbeeld hiervan is de recente ontwikkeling van een AI-systeem dat meer dan 100 miljard sterren in onze Melkweg kan simuleren – iets dat voorheen onmogelijk werd geacht. Dit Japanse onderzoeksteam, geleid door Keiya Hirashima van het RIKEN Center, heeft een simulatie gecreëerd die 100 keer meer individuele sterren kan volgen dan eerdere topmodellen, en dat ook nog eens 100 keer sneller.

Anomaliedetectie: Het Vinden van het Onverwachte

AI excelleert in het opsporen van afwijkingen en onverwachte patronen in astronomische gegevens die menselijke waarnemers of traditionele software zouden missen. Dit is essentieel geworden voor het ontdekken van kortstondige gebeurtenissen zoals:

• Supernovae: AI kan exploderende sterren in realtime detecteren en classificeren, waarbij recent zelfs een volledig nieuw type supernova werd ontdekt met behulp van het LAISS (Lightcurve Anomaly Identification and Similarity Search) systeem.
• Snelle Radioflitsen (FRB’s): AI-systemen kunnen deze mysterieuze kosmische gebeurtenissen detecteren en automatisch vervolgonderzoek aansturen.

Exoplaneten Ontdekking: Nieuwe Werelden in Grote Aantallen

ML-modellen analyseren enorme hoeveelheden gegevens van ruimtetelescopen zoals Kepler en TESS om subtiele dips in sterlicht te herkennen die wijzen op de aanwezigheid van exoplaneten – planeten buiten ons zonnestelsel die voor hun ster langs bewegen. Machine learning heeft bewezen zeer effectief te zijn in het automatisch identificeren van deze transiterende exoplaneten.

Kosmische Simulaties en Modellering: Het Heelal Digitaal Nabootsen

Simulatie van Complete Sterrenstelsels

AI maakt het mogelijk om de evolutie van complete sterrenstelsels met zeer hoge resolutie te simuleren. De recente doorbraak waarbij een team 100 miljard sterren tegelijk kon modelleren, was alleen mogelijk dankzij AI-aangedreven ‘shortcuts’ die het simulatieproces drastisch versnelden – van 36 jaar naar slechts 115 dagen voor een miljard jaar galactische evolutie.

In Kaart Brengen van Donkere Materie

AI-algoritmen worden gebruikt om de verspreiding van donkere materie in kaart te brengen door de vervorming van licht van verre sterrenstelsels te analyseren (gravitatielensing). Een UCL-geleid onderzoeksteam heeft met AI-technieken de precisie van donkere energie metingen verdubbeld, waardoor zij modellen van het heelal kunnen uitsluiten die voorheen nog mogelijk leken.

Verbetering van Waarnemingen: Slimmere Telescopen

Geautomatiseerde Telescoopbesturing

AI helpt telescopen zich automatisch op specifieke doelen te richten en hun bewegingen te volgen, waardoor de efficiëntie van waarnemingen wordt gemaximaliseerd. Deze technologie wordt vooral ingezet voor real-time detectie van transiënte verschijnselen.

Adaptieve Waarnemingsstrategieën

In sommige gevallen kan AI ter plaatse beslissingen nemen over welke gegevens moeten worden verzameld en welke observaties moeten worden uitgevoerd, op basis van wat het leert over de waargenomen omgeving.

SETI: AI in de Zoektocht naar Buitenaards Leven

De Search for Extraterrestrial Intelligence (SETI) maakt zeer actief gebruik van AI en Machine Learning, wat noodzakelijk is vanwege de enorme hoeveelheid data die telescopen verzamelen in de zoektocht naar signalen van buitenaardse beschavingen.

Revolutionaire Snelheidsverbeteringen

Een recent ontwikkeld AI-systeem heeft een 600x snelheidsverbetering bewerkstelligd in de zoektocht naar signalen uit de ruimte. Dit systeem, ontwikkeld door Breakthrough Listen in samenwerking met NVIDIA, werkt op de Allen Telescope Array in Californië en kan real-time analyses uitvoeren die voorheen onmogelijk waren.

Signaaldetectie en Classificatie

AI is uitstekend in patroonherkenning en wordt getraind om zeer specifieke, niet-natuurlijke patronen te zoeken in radio- en lichtsignalen van verre sterren. Dit stelt wetenschappers in staat om snel door terabytes aan gegevens te navigeren en signalen te identificeren die anders over het hoofd zouden worden gezien.

Het COSMIC Project

Het COSMIC project (Commensal Open-Source Multimode Interferometer Cluster) bij de Karl G. Jansky Very Large Array integreert AI-algoritmen om dagelijks grote hoeveelheden radiodata te filteren. Dit systeem kan aardse interferentie van satellieten, telecommunicatie en vliegtuigen effectief uitfilteren, waardoor de helderheid van potentiële buitenaardse signalen wordt verbeterd.

Heranalyse van Historische Data

Met verbeterde AI-algoritmen kan SETI oude datasets van decennia aan observaties opnieuw verwerken. Dit maximaliseert de waarde van historische data en biedt nieuwe kansen om signalen te vinden die in het verleden gemist zijn. Recent heeft een AI-zoektocht al 8 potentiële signalen van belang geïdentificeerd bij 5 nabije sterren.

De Toekomst van AI in de Astronomie

AI is een onmisbaar hulpmiddel geworden om de stroom van astronomische gegevens te beheren en de mysteries van de kosmos met ongekende snelheid en nauwkeurigheid te ontrafelen. Van het simuleren van hele sterrenstelsels tot het zoeken naar tekenen van buitenaards leven – AI transformeert hoe we het heelal bestuderen en begrijpen.

De toekomstige ontwikkelingen in AI beloven nog meer doorbraken, waarbij nieuwe anomaliedetectie-algoritmen mogelijk geheel nieuwe typen kosmische verschijnselen kunnen ontdekken die we nog niet eens hebben kunnen voorstellen.

Bronnen:

• SETI Institute – Revolutionary AI System
• SciTechDaily – New AI Tech Maps 100 Billion Stars
• UCL News – More Precise Understanding of Dark Energy
• Harvard CfA – AI Helps Astronomers Discover New Type of Supernova
• RIKEN – The Simulated Milky Way