72 Milliarden Sterne: Forscher haben erstmals die gesamte Milchstraße simuliert. Der große Gewinner davon ist euer Wetterbericht

Die Milchstraße auf der Handfläche – mit KIs rücken wir näher an digitale Zwillinge unserer Galaxie heran. (Bildquelle: Adobe Firefly, generative KI und Pixabay, Terranaut)

Lange galt eine vollständige Simulation der Milchstraße als unmöglich. Die Störenfriede dabei stellten die Todesschreie massiver Sterne dar: Supernovae.

Obschon sie nur für ein kurzes Aufleuchten jeweils eines Lichtpunktes stehen, verhagelten sie bisher die Rechnerei mit kosmischer Physik. Denn jeder Blitz verwandelt die rund 100.000 Lichtjahre messende digitale Galaxie in Sekunden.

Wir erklären, wie die Simulation schließlich doch zustande kam, wie explodierende Sonnen in künstlicher Intelligenz ihren Meister fanden und was das mit der Wettervorhersage auf eurem Handy zu tun hat.

Fortschritt dank KI

Wer eine Simulation unserer Galaxie aufsetzt, die über mehrere Milliarden Simulationsjahre läuft, der steht vor einer gewaltigen Aufgabe. Denn jeder Stern durchläuft eine komplexe Entwicklung. Wobei hier vor allem das Ende in Form von Supernovae entscheidend ist.

Letztere stehen für das explosive Lebensende eines massiven Sternes, der seine Materie über Tausende Lichtjahre hinweg verteilt. Das ist entscheidend für die Entwicklung einer Galaxie. Nur so kommen schwerere Elemente als Wasserstoff und führen zur Bildung von Planeten – und schlicht allem, was wir sonst noch kennen.

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Bisher konnten Forscher Sterne aufgrund des massiven Rechenaufwandes bei solchen Galaxie-Simulationen nur in Gruppen berechnen. Jetzt haben sie erstmals jeden Stern für sich betrachtet und als einzelnen Lichtpunkt im Meer der digitalen Milchstraße abgebildet – insgesamt 72 Milliarden Stück. Wissenschaftler nennen das sternaufgelöste Simulation.

Möglich wurde dies durch künstliche Intelligenz. Sie übernimmt nämlich der Teil der Simulation, der bisher alles andere wie eine Fessel zurückgehalten hat: die Supernovae.

Die explosiven Verwandlungen massiver Sterne in Neutronensterne oder schwarze Löcher vereinen nämlich in sich Eigenschaften, die sie bei Gesamtsimulationen einer Galaxie zu einem Problem machen: Sie sind im Vergleich zur Galaxie winzig, führen aber rasch zu drastischen Veränderungen.

Galaxie-Simulation mit Taschen für Supernovae

Solange sich keine Supernova ereignet, überlassen die Forscher die gesamte Arbeit den bekannten Algorithmen mit Zeitschritten von wenigen tausend Jahren. Sobald aber ein Stern das Ende seiner Lebenszeit erreicht, verlässt er die Simulation – er kommt in eine Art Extralabor.

Die Software lagert alle Partikel von ihm und seinem engeren Umfeld aus. Eine kleine Tasche dient als dieses Labor. In ihm schreitet die Zeit fein dosiert voran – unter Anleitung der KI. Die Abmessungen dieser Labor-Tasche umfassen etwa einen Würfel mit rund 200 Lichtjahren Kantenlänge.

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Hier prognostiziert die KI den Zustand aller Materie des Sternes sowie der Objekte drumherum (Dichte, Temperatur, Geschwindigkeit, Richtung, etc.). Sie beobachtet, wie die Supernova ihren Würfel verändert. Hierauf wartet die restliche Simulation und übernimmt die Daten. Würden die Forscher das auf herkömmlichen Wege – also ohne KI – berechnen dauerte viel zu lange und wäre unbezahlbar.

Die Gesamtsimulation fährt dann nahtlos fort, indem sie den Würfel einfach wieder einsetzt und für sich weiterrechnet. Sobald erneut eine Supernova auftritt, wiederholt sich das Schema.

So wandelt sich die virtuelle Galaxie über Milliarden von Jahren im Großen, vorangetrieben durch die neuartig simulierten Supernovae im Kleinen.

Was macht die KI anders? Der Unterschied zur klassischen Berechnung ist simpel aber weitreichend: Die KI berechnet die Sternexplosionsgebiete nicht, sondern versteht die Muster, die sie zuvor beobachtet hat.

Denn zum Training per maschinellem Lernen legten die Forscher ihr eine Vielzahl hochaufgelöster Einzel-Supernova-Simulationen vor. Die stammen aus den Rechenschiebern klassischer Supercomputer. Die KI konnte anhand der vorliegenden Abläufe ein Verständnis für die Abläufe und Zusammenhänge erlangen.

Stellt es euch vor, wie ein Kind den Umgang mit der irdischen Schwerkraft meistert. Es lernt durch Beobachtung und eigene Erfahrung, was wann passiert. Das Warum bleibt dabei außen vor. Es kommt auf das Ergebnis an. Die trainierende KI folgt demselben Prinzip – wenn auch auf einem extrem kleinteiligen Niveau.

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Spielfeld für die Zukunft

Die verflochtene digitale Welt aus KI und vertrauter Arbeit von Supercomputern zeichnet ein Bild der Milchstraße, das zu unseren Beobachtungen passt. Die neue Simulationsmethode bildet jetzt Grundlage und Spielfeld für weitere Forschung. So bieten sich weitere Studien an, zum Beispiel zu …

• Sternentstehung
• chemischer Evolution
• Galaxienentwicklung

Von Supernova-Verstehern zu Wetter-Orakeln

Ferner sehen die Forscher solcherlei Doppel-Modelle als Chance, auch in anderen Disziplinen eine höhere Genauigkeit zu erreichen. Zwei Felder, die hier infrage kommen: Klimamodelle oder Wettervorhersagen. Hier wäre es ebenso möglich, gewisse Bereiche und Zeiträume gesondert mit KI zu betrachten. Solch ein Bedarf besteht beispielsweise im Falle drohender Naturkatastrophen oder erwarteter Wetterextrema.

Dabei können derweil auch bessere Satellitenbilder helfen – der Plan eines Bremer Unternehmens, das die Dominanz der USA brechen will.

Zum Beispiel weisen beim Wetter selbst kleinste Unterschiede in kurzer Zeit auf engstem Raum auf Gefahren hin. Wir müssen dafür nicht komplett alles mittels KI über Stunden prognostizieren lassen, sondern setzen spezialisierte Modelle auf spezifische Regionen und abgegrenzte Zeitspannen an. Das können Länder, ganze Kontinente oder auch nur eine einzelne Stadt sein.

Letzten Endes hilft KI der Forschung, in der Krise oder bei Alltagsfragen Ordnung ins Datenchaos zu bringen: Denn nur wenn wir sich wiederholende Muster erkennen und sehen, wo sie ihren Anfang nehmen, können wir auch gegensteuern – oder uns früher auf sonnige Tage freuen.