Revolutie in de astrofysica: hoe AI de vorming van sterren decodeert!

Revolutie in de astrofysica: hoe AI de vorming van sterren decodeert!

De Universiteit van Heidelberg breidt haar onderzoekscapaciteiten uit met de oprichting van twee nieuwe onderzoeksgroepen die zich richten op innovatieve benaderingen in de astrofysica. Een centrale focus ligt op het verbeteren van de evaluatie van observatiegegevens om stervorming te bestuderen. Dr. Victor Ksoll zal in zijn onderzoeksgroep zeer efficiënte evaluatie-algoritmen ontwikkelen die vooral gebaseerd zijn op machine learning-technieken.

Tegenwoordig genereren astronomische waarnemingen enorme hoeveelheden gegevens die moeilijk te beheren zijn met conventionele statistische methoden. Daarom is Dr. Ksoll het project ‘Machine Learning Solutions for Star Formation’ (StarForML), dat tot doel heeft robuuste instrumenten te ontwikkelen voor het bepalen van de leeftijd, massa en chemische samenstelling van jonge sterren. Dit is ook bedoeld om de kloof te helpen dichten tussen feitelijke waarnemingsgegevens en astrofysische simulaties, die vaak als basis dienen voor het analyseren van deze gegevens. Het onderzoekswerk aan het Instituut voor Theoretische Astrofysica begint in januari 2026 en krijgt steun van de Carl Zeiss-stichting, dat pleit voor wetenschappelijke doorbraken in STEM-disciplines.

Het complexe proces van stervorming

Stervorming is een uiterst complex proces dat zich uitstrekt van grote moleculaire wolken tot individuele protosterren. Het bestuderen van deze processen vereist een verscheidenheid aan methoden, waaronder fotometrische en spectroscopische waarnemingen en de analyse van interstellaire materie. Vanwege de enorme hoeveelheden gegevens die moderne telescopen leveren, wordt de implementatie van efficiënte, geautomatiseerde algoritmen steeds noodzakelijker. De ontwikkelde machine learning-methoden spelen hierbij een cruciale rol, omdat ze het mogelijk maken om gegevens sneller en effectiever te evalueren.

Naast het ontwikkelen van nieuwe algoritmen voor het evalueren van observationele gegevens, zoals die ontwikkeld door Dr. K. zouden moeten worden gepromoot, worden ook geavanceerde benaderingen zoals impliciete waarschijnlijkheidsinferentie (ILI) besproken. Deze methode leert de statistische relatie tussen parameters en gegevens en is in staat complexe datasets te verwerken. In tegenstelling tot traditionele Bayesiaanse methoden, die vaak worstelen met hoogdimensionale gegevens, biedt ILI een flexibele benadering voor het schatten van resultaten en het in rekening brengen van onzekerheid in modellen. Scisimple benadrukt dat het gebruik van machinale leertechnieken in de astrofysica voortdurend toeneemt en nieuwe mogelijkheden opent voor het aanpakken van astrofysische vragen.

Technologische vooruitgang en uitdagingen

Bij de onderzoeksprojecten wordt gebruik gemaakt van methoden als de Learning the Universe Pipeline (LtU). Deze pijplijn maakt het snelle en effectieve gebruik van machine learning-technieken in de astrofysica mogelijk. Uit de eerste tests van dit hulpmiddel blijkt dat het succesvol is bij het schatten van de massa van clusters van sterrenstelsels en het analyseren van zwaartekrachtgolfsignalen. Dergelijke technologieën vereisen het gebruik van neurale netwerken om astrofysische gegevens te verwerken om de wetenschappelijke vooruitgang te versnellen.

Hoewel machinale leertechnieken veelbelovende resultaten opleveren, blijft de uitdaging dat veel van deze technieken niet gemakkelijk toegankelijk zijn voor astronomen. Het creëren van gebruiksvriendelijke inferentiemethoden blijft een belangrijke taak om de vooruitgang op het gebied van de astrofysica verder te bevorderen. Verdere ontwikkeling van deze hulpmiddelen en algoritmen zou kritische vooruitgang kunnen bevorderen in het begrijpen van de complexe dynamiek van het universum.