Dieses Bild des NASA/ESA Hubble Weltraumteleskops zeigt den Kugelsternhaufen NGC 6652.(Bildnachweis: ESA/Hubble & NASA, A. Sarajedini, G. Piotto)
Wenn wir eine Rundfahrt durch alle Epochen der Astronomie machen würden, würden wir irgendwo bei den Menschen der Antike beginnen und uns fragen, warum es stationäre Glühwürmchen gibt, die am Himmel hängen. Wir würden durch Bibliotheken mit Schriftrollen reisen, in denen steht, dass diese Glühwürmchen in Wirklichkeit Geschwister unserer riesigen gelben Sonne sind, und dann durch Räume mit Büchern, in denen steht, dass unsere gesamte Welt irgendwie um diese Sonne kreist.
Endlich würden wir erleben, wie Wissenschaftler die Abhängigkeit der Schwerkraft von der Struktur der Raumzeit entdecken, Bilder von schillernden Galaxien außerhalb der Milchstraße erhalten und die strengen Grenzen supermassereicher schwarzer Löcher berechnen.
Aber ich glaube, dass wir gerade dann, wenn wir uns dem Ausgang in die Gegenwart nähern, etwas sehr Interessantes zu beobachten beginnen würden. Wir würden die wachsende Verbindung zwischen Astronomen und Maschinen beobachten, die es uns ermöglicht, die kosmischen Türen schneller zu öffnen. Aritra Ghosh, Postdoktorandin an der University of Washington, ist eine dieser Astronominnen.
Ghosh gelang es beispielsweise kürzlich zu bestätigen, dass Galaxien in dichteren Regionen des Universums bis zu 25 % größer sein können als Galaxien mit ähnlicher Masse und Form in weniger dichten Regionen. „Größe“ bezieht sich in diesem Fall auf den Radius einer Galaxie, der 50 % ihrer gesamten Lichtemission enthält. Dies ist an sich schon ein schönes Ergebnis, aber es ist wichtig zu betonen, wie es erreicht wurde: durch den Einsatz von maschinellem Lernen, um mehr einzelne Galaxien zu untersuchen, als der menschliche Körper in einem Leben analysieren könnte. Um genau zu sein, gab es 2 894 716 Galaxien in dem Datensatz.
„In den letzten zehn Jahren haben viele Astronomen wie ich mühsame Studien durchgeführt, um Vertrauen in das maschinelle Lernen zu entwickeln und zu zeigen, dass es herkömmliche Techniken reproduzieren kann“, so Ghosh gegenüber kosmischeweiten.de. „Endlich können wir damit beginnen, diese Techniken zu nutzen, um neue wissenschaftliche Ergebnisse herauszukitzeln.“
Dieser riesige Galaxien-Probensatz stammt von einem noch größeren Satz, den Ghosh mit Hilfe von maschinellem Lernen gewinnen konnte. Der ursprüngliche Satz, der mit einem Vermessungstool namens GaMPEN gewonnen wurde, umfasste Daten zu 7.805.186 Galaxien – die kleinere Teilmenge für diese neue Studie wurde anhand der Position der Galaxien am Himmel ausgewählt. In einer einzigen Millisekunde kann GaMPEN die Struktur einer Galaxie anhand eines vom Benutzer gewählten Parameters bestimmen. Ghosh und seine Forscherkollegen verwendeten einen Parameter, der Aufschluss darüber gab, welcher Anteil des Lichts von der äußeren Scheibe einer Galaxie im Vergleich zu ihrer zentralen Ausbuchtung stammt.
„Ich wollte der breiten Öffentlichkeit demonstrieren, wie maschinelles Lernen und große Bildgebungsdatensätze kombiniert werden können, um Fortschritte bei seit langem bestehenden Fragen der Astrophysik zu erzielen“, sagte Ghosh.
Dann wählte Ghosh aus diesen fast 8 Millionen Probanden diejenigen aus, die sich in Bereichen befanden, in denen er die Dichte des Universums durch frühere Berechnungen kannte. In seiner Arbeit umfasste der Begriff „dichte“ Umgebungen viele Dinge, darunter auch Gebiete, in denen man Superhaufen von Galaxien findet. Dabei handelt es sich um riesige Ansammlungen vieler Galaxienhaufen (ein Galaxienhaufen kann bis zu 1.000 einzelne Galaxien enthalten!), die sich typischerweise in den Fäden des kosmischen Netzes befinden, das unser gesamtes Universum durchzieht. Man kann sie sich als die Hotspots des Universums vorstellen.
„Unsere Mitarbeiter in Japan, unter der Leitung von Rhythm Shimakawa, haben die Umgebungsdichte gemessen“, so Ghosh. „Sie benutzten einen Nicht-ML-Computeralgorithmus, um Kreise mit Radien von 30 Millionen Lichtjahren in verschiedenen Teilen des Himmels zu platzieren und die Anzahl der Galaxien innerhalb jedes Kreises zu zählen – Kreise in dichteren Regionen haben eine überdurchschnittlich hohe Anzahl.“
Nachdem die Untergruppe identifiziert war, untersuchten Ghosh und sein Team die Korrelationen zwischen galaktischer Größe und Umgebung.
Da die Masse einer Galaxie stark mit ihrer Größe und ihrer Umgebung zusammenhängt – zum Beispiel sind massereichere Galaxien erwartungsgemäß größer und leben in dichteren Umgebungen – verglich das Team die Größen von Galaxien mit derselben Masse in verschiedenen Umgebungen. „Da massereiche Galaxien selten sind“, erklärt Ghosh, “haben wir mit theoretischen Astrophysikern zusammengearbeitet, um eine neue Metrik für die Korrelationsanalyse zu entwickeln.“
Außerdem ist dies nicht nur der größte Katalog, der jemals für eine Studie über die Größe und die Umgebung von Galaxien verwendet wurde – und, so spekuliert Ghosh, höchstwahrscheinlich einer der fünf größten für eine astrophysikalische Studie -, sondern er verfügt auch über einen Mechanismus zur Fehlerkorrektur, der laut Ghosh in früheren ähnlichen Studien mehr oder weniger fehlte, was zum Teil auf die Komponente des maschinellen Lernens zurückzuführen ist.
Apropos frühere Studien: Das Ergebnis, dass größere Galaxien eher Superhaufen-Städte als ländliche kosmische Städte sind, war eine ziemliche Überraschung – auch wenn es relativ intuitiv klang. Wie Ghosh erklärt, glaubten viele Wissenschaftler, die das Innenleben von Galaxien in Haufen untersucht haben, dass starke dynamische Kräfte innerhalb dieser Haufen einer Galaxie allmählich Materie entziehen und sie damit kleiner machen würden.
Aber das Team sah größere Galaxien in dichten Superhaufen-Umgebungen. Seltsam.
Ein Eindruck des kosmischen Netzes quer durch das Universum, das die Galaxien miteinander verbindet. (Bildnachweis: ESA/ Springel et al., Virgo-Konsortium)
„Wir haben unseren Korrelationsalgorithmus zunächst an kleineren Teilmengen getestet“, so Ghosh. „Der ‚Aha!‘-Moment war, als wir die Analyse zum ersten Mal für die gesamte Stichprobe von 3 Millionen Galaxien durchführten und die starke positive Korrelation bemerkten.“
Warum das wohl so ist? Nun, es gibt einige Möglichkeiten. Eine hat mit der Art von „Materie“ zu tun, von der man annimmt, dass sie von Galaxien in dichten Gebieten des Universums abgestreift wird – normale Materie, die aus normalen Protonen, Neutronen und Elektronen besteht. Dies wirft die Frage auf: Was ist mit der dunklen Materie? Vielleicht spielt diese unsichtbare Substanz eine Rolle dabei, dass die Galaxien größer werden. Dieser Gedanke ist gar nicht so weit hergeholt, denn Wissenschaftler haben gezeigt, dass die meisten großen Galaxien in einem Halo aus dunkler Materie leben, auch unsere eigene Milchstraße.
Zwei Ansichten eines Galaxienhaufens sind zu sehen. Rechts sind die Bereiche, in denen dunkle Materie vermutet wird, blau schattiert (Bildnachweis: NASA, ESA, M.J. Jee und H. Ford (Johns Hopkins University))
„Unsere Arbeit zeigt, dass die dunkle Materie die primäre treibende Kraft ist, wenn man den Durchschnitt über viele, viele Haufen bildet und den Trend umkehrt, den man bei einzelnen Haufen gesehen hat“, sagte Ghosh.
Es ist jedoch auch möglich, dass Galaxien in dichteren Umgebungen zufällig größer sind, wenn sie sich zum ersten Mal bilden; darüber hinaus besteht die Möglichkeit, dass dichte Umgebungen die Wahrscheinlichkeit und Leichtigkeit galaktischer Verschmelzungen erhöhen.
„Eine interessante Folgearbeit wäre es, zu prüfen, wie sich dieses Ergebnis ändert, wenn man den Radius des Kreises ändert, in dem man die Dichten misst“, so Ghosh. „Was wäre, wenn man einen Radius von 1 Million Lichtjahren anstelle von 30 verwendet? Das wird uns zeigen, wie sich die Physik in verschiedenen Maßstäben des Universums unterschiedlich auf Galaxien auswirkt.“
In der Zwischenzeit richtet das Team sein Augenmerk auf das kommende Rubin-Observatorium, das Anfang 2025 das erste Licht in den Kosmos werfen soll, und auf die umfangreichen Datensätze, die es produzieren soll.
„Mein derzeitiges Stipendium konzentriert sich auf das Rubin-Observatorium“, sagte Ghosh, „das während seiner Lebensdauer 20 Milliarden Galaxien beobachten wird.“
Und selbst wenn Rubin es irgendwie schafft, ein paar zusätzliche Puzzleteile unter der Couch zu finden, anstatt ein paar auf den Tisch zu legen, ist Ghoshs Studie ein konkreter Erfolg. Sie ist der Beweis dafür, dass man Maschinen Fragen über das Universum, in das wir sie gebracht haben, anvertrauen kann.
Die Studie wurde am 14. August in der Zeitschrift The Astrophysical Journal veröffentlicht.
