Ein Berner Forschungsteam hat ein KI-Modell zur Entdeckung bewohnbarer Planeten entwickelt. Laut der Universität Bern könnte so die Suche nach bewohnbaren Planeten im Universum deutlich beschleunigt werden.
Das auf dem Prinzip des Maschinenlernens, einer Art der Künstlichen Intelligenz (KI), basierende Modell erreiche eine Genauigkeit von bis 99 Prozent, teilte die Universität am Mittwoch mit.
99 Prozent der von dem Modell identifizierten Planetensysteme enthalten also tatsächlich mindestens einen erdähnlichen Planeten, wie die Forschenden in einer in der Fachzeitschritft «Astronomy & Astrophysics» veröffentlichten Studie zeigten.
Ein maschinelles Lernmodell ist ein statistisches Werkzeug, das mit Daten trainiert wird, um bestimmte Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Der Algorithmus wurde mit Daten aus dem sogenannten «Bern Model of Planet Formation and Evolution» trainiert.
Mit diesem Modell können Aussagen darüber gemacht werden, wie ein Planet entstanden ist und wie er sich entwickelt hat. «Das Berner Modell ist eines der wenigen Modelle weltweit, das eine solche Fülle von zusammenhängenden physikalischen Prozessen bietet und die Durchführung einer Studie wie der vorliegenden ermöglicht», wurde der Studien-Mitautor Yann Alibert in der Mitteilung zitiert.
Für die Studie testeten die Forschenden den mit dem Berner Modell trainierten Algorithmus an tatsächlich beobachteten Planetensystemen. Es identifizierte dabei 44 Systeme, die mit hoher Wahrscheinlichkeit unentdeckte erdähnliche Planeten beherbergen. Eine weitere Studie bestätigte die theoretische Möglichkeit, dass diese Systeme einen erdähnlichen Planeten beherbergen (sda)
