Quelle: NASA / Mark A. Garcia, 5. Februar 2026

Die Countdown für die SpaceX Crew-12-Mission der NASA läuft weiter. Der Start ist für frühestens 12:01 Uhr MEZ am 11. Februar vom Space Launch Complex 40 der Cape Canaveral Space Force Station in Florida geplant. Die vier Crew-12-Mitglieder Jessica Meir und Jack Hathaway, beide von der NASA, Sophie Adenot von der ESA (Europäische Weltraumorganisation) und Andrey Fedyaev von Roscosmos werden am folgenden Tag an dem erdabgewandten Dockingport des Harmony-Moduls der Raumstation andocken. Sie werden neun Monate lang an Bord der Raumstation fortgeschrittene Mikrogravitationsforschung betreiben, die den Menschen auf der Erde und außerhalb der Erde zugute kommt.

Der Flugingenieur der Station, Chris Williams, setzte sein Dragon-Training und die Konfiguration der Station im Vorfeld der für nächster Woche geplanten Ankunft der Crew-12 fort. Williams verbrachte eine Stunde damit, die Verfahren zu wiederholen, die er bei der Überwachung des automatisierten Anflugs und Rendezvous von Dragon in Richtung Harmony anwenden wird. Anschließend begann er damit, die Standard-Notfallausrüstung für Raumfahrzeuge zusammenzustellen und zu organisieren, die kurz nach der Ankunft von Dragon in dieses Raumschiff gebracht werden soll.

Williams überprüfte auch das neue biomedizinische Gerät Ultrasound 3, das den Ultraschallscanner Ultrasound 2 auf der Station ersetzt. Er schaltete das Gerät im Columbus-Labormodul ein und testete seine Konfigurationen und elektrischen Anschlüsse mit einem Laptop und der Human Research Facility. Das Ultrasound 3 wurde am 18. September 2025 an Bord des Raumschiffs Cygnus XL von Northrop Grumman zur Raumstation gebracht. Es kann für die fortgeschrittene Bildgebung des Herz-Kreislauf-, Bauch- und Muskel-Skelett-Systems eines Besatzungsmitglieds in der Schwerelosigkeit verwendet werden, wobei Ärzte am Boden in Echtzeit Anweisungen geben können.

Die Roskosmos-Kosmonauten Sergey Kud-Sverchkov und Sergei Mikaev, Stationskommandant bzw. Flugingenieur, haben sich am Donnerstag zusammengetan, um den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Steigerung der Effizienz der Besatzung an Bord der Raumstation zu erforschen. Das Duo testete KI-gestützte Tools zur Umwandlung von Sprache in Text, um die Dokumentation zu beschleunigen und die Datenverarbeitung sowie die Kommunikation zwischen der Besatzung und den Bodenkontrollern zu verbessern.

Kud-Sverchkov absolvierte außerdem eine Ausbildung zum medizinischen Offizier der Besatzung und machte sich mit einer Vielzahl von Notfallgeräten vertraut, darunter ein automatischer externer Defibrillator und ein Atemunterstützungsset, um im unwahrscheinlichen Fall einer medizinischen Notlage an Bord der Raumstation ein Besatzungsmitglied behandeln zu können. Der zweimalige Stationsbewohner setzte die Experimentierarbeiten für die Plasma-Kristall-4-Untersuchung fort, die komplexe Plasmen erforscht, um das Design von Raumfahrzeugen voranzutreiben, die Planetenentstehung besser zu verstehen und die Grundlagenforschung in der Physik zu verbessern.

Mikaev begann seine Schicht mit dem Testen der Weltraum-Boden-Kommunikationsgeräte zusammen mit den Missionskontrolleuren in Russland. Anschließend überprüfte der Neuling im Weltraum die Wassertanks des Elektron-Sauerstoffgenerators auf Luftblasen, um den kontinuierlichen Betrieb des Lebenserhaltungssystems sicherzustellen.

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• SpaceX Crew-12

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Quelle: NASA / Lauren Leese, 22. Januar 2026

Der enorme Datenschatz dieser Missionen enthält jedoch noch viele bisher unentdeckte Planeten. Alle Daten beider Missionen sind in den Archiven der NASA öffentlich zugänglich, und viele Teams auf der ganzen Welt haben diese Daten genutzt, um mit Hilfe verschiedener Techniken neue Planeten zu finden.

Im Jahr 2021 entwickelte ein Team des Ames Research Center der NASA im kalifornischen Silicon Valley ExoMiner, eine Open-Source-Software, die künstliche Intelligenz (KI) einsetzt, um 370 neue Exoplaneten aus Kepler-Daten zu validieren. Nun hat das Team eine neue Version des Modells entwickelt, die sowohl mit Kepler- als auch mit TESS-Daten trainiert wurde und den Namen ExoMiner++ trägt.

Der neue Algorithmus, der in einem kürzlich im Astronomical Journal veröffentlichten Artikel vorgestellt wurde, identifizierte bei einem ersten Durchlauf 7.000 Ziele aus TESS als Exoplaneten-Kandidaten. Ein Exoplaneten-Kandidat ist ein Signal, das wahrscheinlich von einem Planeten stammt, aber zur Bestätigung weitere Beobachtungen mit zusätzlichen Teleskopen erfordert.

ExoMiner++ kann kostenlos von GitHub heruntergeladen werden, sodass jeder Forscher das Tool nutzen kann, um in dem wachsenden öffentlichen Datenarchiv von TESS nach Planeten zu suchen. „Open-Source-Software wie ExoMiner beschleunigt wissenschaftliche Entdeckungen“, sagte Kevin Murphy, Chief Science Data Officer der NASA in der NASA-Zentrale in Washington. „Wenn Forscher die von ihnen entwickelten Tools frei zur Verfügung stellen, können andere die Ergebnisse reproduzieren und die Daten genauer untersuchen. Deshalb sind offene Daten und Codes wichtige Säulen der Goldstandard-Wissenschaft.“

ExoMiner++ durchsucht Beobachtungen möglicher Transite, um vorherzusagen, welche von Exoplaneten und welche von anderen astronomischen Ereignissen, wie beispielsweise bedeckungsveränderlichen Doppelsternen, verursacht werden. „Wenn man wie in diesem Fall Hunderttausende von Signalen hat, ist dies der ideale Ort, um diese Deep-Learning-Technologien einzusetzen“, sagte Miguel Martinho, ein KBR-Mitarbeiter bei der NASA Ames, der als Co-Forscher für ExoMiner++ tätig ist.

Kepler und TESS arbeiten unterschiedlich – TESS beobachtet fast den gesamten Himmel und sucht hauptsächlich nach Planeten, die vor nahen Sternen vorbeiziehen, während Kepler einen kleinen Ausschnitt des Himmels genauer als TESS untersuchte. Trotz dieser unterschiedlichen Beobachtungsstrategien liefern die beiden Missionen kompatible Datensätze, sodass ExoMiner++ mit Daten beider Teleskope trainieren und überzeugende Ergebnisse liefern kann. „Mit wenigen Ressourcen können wir viel erreichen“, sagte Hamed Valizadegan, Projektleiter für ExoMiner und KBR-Mitarbeiter bei der NASA Ames.

Die nächste Version von ExoMiner++ wird die Nützlichkeit des Modells verbessern und zukünftige Bemühungen zur Entdeckung von Exoplaneten unterstützen. Während ExoMiner++ derzeit Planetenkandidaten markieren kann, wenn es eine Liste möglicher Transitsignale erhält, arbeitet das Team auch daran, dem Modell die Fähigkeit zu geben, die Signale selbst aus den Rohdaten zu identifizieren.

„Open-Source-Wissenschaft und Open-Source-Software sind der Grund dafür, dass sich das Gebiet der Exoplanetenforschung so schnell weiterentwickelt.“ Jon Jenkins, Exoplanet Scientist, NASA Ames Research Center.

Zusätzlich zu den laufend eintreffenden Daten von TESS werden zukünftige Missionen zur Suche nach Exoplaneten den Nutzern von ExoMiner noch viel mehr Daten zur Verfügung stellen. Das kommende Nancy Grace Roman Space Telescope der NASA wird Zehntausende von Exoplaneten-Transiten erfassen – und wie die TESS-Daten werden auch die Roman-Daten gemäß der Verpflichtung der NASA zu Gold Standard Science und zur Weitergabe von Daten an die Öffentlichkeit frei verfügbar sein. Die mit den ExoMiner-Modellen erzielten Fortschritte könnten auch bei der Suche nach Exoplaneten in den Roman-Daten helfen. „Die Open-Science-Initiative der NASA wird nicht nur zu besserer Wissenschaft, sondern auch zu besserer Software führen”, sagte Jon Jenkins, Exoplanetenwissenschaftler bei der NASA Ames. „Open-Source-Wissenschaft und Open-Source-Software sind der Grund, warum das Gebiet der Exoplaneten so schnell voranschreitet.”

Das Büro des Chief Science Data Officer der NASA leitet die Open-Science-Bemühungen der Behörde. Die öffentliche Weitergabe von wissenschaftlichen Daten, Tools, Forschungsergebnissen und Software maximiert die Wirkung der wissenschaftlichen Missionen der NASA. Weitere Informationen über das Engagement der NASA für Transparenz und Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Forschung finden Sie unter science.nasa.gov/open-science. Um weitere Berichte über die Auswirkungen der wissenschaftlichen Daten der NASA direkt in Ihren Posteingang zu erhalten, melden Sie sich für den NASA Open Science-Newsletter an.

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• TESS – Transiting Exoplanet Survey Satellite
• Exoplaneten

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Quelle: ESA 16. August 2024.

16. August 2024 – Um 21:50 Uhr MESZ trennte sich Φsat-2 von der Rakete und um 23:47 Uhr MESZ empfing die Svalbard-Bodenstation in Norwegen das entscheidende Signal, dass sich Φsat-2 nun sicher in der Umlaufbahn befindet.

Der Arktische Wettersatellit trennte sich am 16. August um 23:30 Uhr MESZ von der Rakete und am 17. August um 03:06 Uhr MESZ wurde das Signal, das den einwandfreien Zustand des Arktischen Wettersatelliten anzeigte, von der KSAT-Bodenstation in Svalbard, Norwegen, empfangen.

Die Direktorin für Erdbeobachtungsprogramme der ESA, Simonetta Cheli, erklärte: „Der heutige Tag stellt mit dem Start von zwei bahnbrechenden ESA-Missionen einen wichtigen Meilenstein dar.

„Der wegweisende Arktische Wettersatellit wird aufzeigen, wie die Verfügbarkeit häufigerer Daten die Wettervorhersagen für die arktische Region verbessern kann, wo der Mangel an Daten seit langem eine Herausforderung darstellt. Diese Mission zeugt von unserem Engagement, die Raumfahrttechnologie schnell und effizient voranzutreiben – von der Auftragsvergabe bis zur Fertigstellung vergingen lediglich 36 Monate.

„Wir freuen uns auch über den Start von Φsat-2, der die transformierende Kraft der künstlichen Intelligenz bei der Erdbeobachtung unter Beweis stellen wird. Mit dieser Mission wird eine neue Ära umsetzbarer Erkenntnisse aus dem Weltraum eingeleitet, die intelligentere und wirksamere Wege zur Überwachung unseres Planeten verspricht.“

Über den Arktischen Wettersatelliten der ESA
Der Arktische Wettersatellit der ESA ist ein Prototyp, der die Wettervorhersage in der Arktis verbessern soll. In dieser Region mangelt es derzeit an Daten für genaue Kurzzeitvorhersagen.

Der Satellit baut auf bestehenden Überwachungssatelliten für die Arktis auf und wird präzise, kurzfristige Wettervorhersagen für die arktische Region liefern.

Er ist mit einem spurübergreifenden 19-Kanal-Mikrowellenradiometer ausgerüstet, das hochauflösende Feuchtigkeits- und Temperatursondierungen der Atmosphäre bei beliebigen Wetterbedingungen liefern wird.

Der Arktische Wettersatellit ist der Vorläufer einer potenziellen Satellitenkonstellation mit der Bezeichnung EPS-Sterna. Die ESA wird ihn für Eumetsat bauen, wenn der erste Prototyp des Arktischen Wettersatelliten eine gute Leistung erbringt.

Die Konstellation soll einen nahezu konstanten Strom von Temperatur- und Feuchtigkeitsdaten von jedem Ort der Erde liefern. Dadurch könnten zum ersten Mal sehr kurzfristige Wettervorhersagen in der Arktis gemacht werden – das so genannte „Nowcasting“.

Die Mission des Arktischen Wettersatelliten wird die Erforschung des Klimawandels unterstützen. Der Klimawandel findet in der Arktis schneller statt als in anderen Teilen der Welt – und diese schnellen Veränderungen wirken sich auf das gesamte Erdsystem aus.

Der Arktische Wettersatellit, der das Konzept des „New Space“ aufgreift, wurde nach einem sehr engen Zeitplan unter der Leitung des schwedischen Industriekonsortiums OHB entwickelt und gebaut.

Über Φsat-2
Φsat-2 – ausgesprochen Phisat-2 – ist ein CubeSat, der demonstrieren soll, wie verschiedene KI-Technologien innovative Erdbeobachtung vorantreiben können.

Dieser nur 22 x 10 x 33 cm große Miniatursatellit ist mit einer hochmodernen Multispektralkamera und einem leistungsstarken KI-Rechner ausgestattet, der die Bilder in der Umlaufbahn analysiert und verarbeitet.

Der Satellit verfügt über sechs KI-Anwendungen, die Bilder in Karten umwandeln, Wolken auf den Bildern erkennen, sie klassifizieren und einen Einblick in die Wolkenverteilung geben, Schiffe erkennen und klassifizieren, Bilder an Bord komprimieren und am Boden wiederherstellen, um die Downloadzeit zu verkürzen, Abweichungen in Meeresökosystemen erkennen und Waldbrände entdecken.

Mithilfe von Φsat-2 wird ein neues Zeitalter verwertbarer Erkenntnisse aus dem Weltraum eingeläutet, um die Fähigkeit zum Einsatz verschiedener KI-Anwendungen und -Funktionen zu beweisen – und das alles in der Umlaufbahn.

Darüber hinaus können benutzerdefinierte KI-Anwendungen entwickelt, installiert und auf dem Satelliten betrieben werden – und das sogar, während er sich in der Umlaufbahn befindet. So kann sich Φsat-2 an veränderte Bedürfnisse anpassen und seinen Wert für Wissenschaftler:innen, Unternehmen und Regierungen maximal ausschöpfen.

Φsat-2 ist ein Gemeinschaftsprojekt mit Open Cosmos als Hauptauftragnehmer, unterstützt von einem Industriekonsortium aus CGI, Simera, Ubotica, CEiiA, GEO-K und KP-Labs.

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• Transporter-11 auf Falcon-9

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Quelle: ETH Zürich 15. Juli 2024.

15. Juli 2024 – Forschende der ETH Zürich haben in der bislang umfassendsten Modellierung – sowie mit KI-Methoden – zum ersten Mal die verschiedenen Ursachen der langfristigen Polbewegung vollständig erklären können. Ihr Modell und ihre Beobachtungen zeigen, dass Klimawandel und Erderwärmung einen grösseren Einfluss auf die Drehgeschwindigkeit der Erde haben als die Wirkung des Mondes, der seit Milliarden von Jahren die Zunahme der Tageslänge bestimmt.

Durch den Klimawandel schmelzen die Eismassen in Grönland und der Antarktis. Das Wasser aus den Polgegenden fliesst in die globalen Ozeane und vor allem auch in den Äquatorbereich. «Das heisst, es findet eine Massenverlagerung statt, und diese wirkt sich auf die Erdrotation aus», erklärt Benedikt Soja, Professor für Weltraumgeodäsie am Departement Bau, Umwelt und Geomatik der ETH Zürich.

«Man kann sich das so vorstellen, wie wenn eine Eiskunstläuferin bei einer Pirouette die Arme zuerst am Körper hält und dann ausstreckt.» Die anfänglich schnelle Drehung wird dadurch langsamer, weil die Massen sich von der Drehachse entfernen und die physikalische Trägheit zunimmt. In der Physik spricht man vom Gesetz der Erhaltung des Drehimpulses, dem auch die Erdrotationsbewegung gehorcht. Dreht sich die Erde langsamer, werden die Tage länger. Der Klimawandel verändert somit auch die Tageslänge auf der Erde, wenn auch nur minimal.

Unterstützt von der US-amerikanischen Raumfahrtbehörde NASA haben ETH-Forschende aus Sojas Gruppe zwei aktuelle Studien in den Zeitschriften «Nature Geoscience» und «Proceedings of the National Academy of Sciences» (PNAS) veröffentlicht, wie sich der Klimawandel auf die Polbewegung und die Tageslänge auswirkt.

Klimawandel übertrifft den Einfluss des Mondes
In der PNAS-Studie zeigen die ETH-Forschenden, dass sich durch den Klimawandel auch die Tageslänge von derzeit rund 86400 Sekunden um einige Millisekunden erhöht. Denn Wasser fliesst von den Polen in niedrigere Breiten und verlangsamt dadurch die Rotationsgeschwindigkeit.

Eine andere Ursache für diese Verlangsamung ist die Gezeitenreibung, die vom Mond ausgelöst wird. Die neue Studie kommt dabei zu einem überraschenden Ergebnis: Wenn die Menschen weiterhin mehr Treibhausgase ausstossen, und sich die Erde dementsprechend erwärmt, hätte dies letztendlich einen grösseren Einfluss auf die Drehgeschwindigkeit der Erde als die Wirkung des Mondes, der seit Milliarden von Jahren die Zunahme der Tageslänge bestimmt. «Wir Menschen haben einen grösseren Einfluss auf unsere Erde als wir denken», schliesst Benedikt Soja, «und daraus resultiert natürlich auch eine grosse Verantwortung für die Zukunft unseres Planeten.»

Die Drehachse der Erde verschiebt sich
Die durch die Eisschmelze bedingten Massenverlagerungen auf der Erdoberfläche und im Erdinnern verändern aber nicht nur die Rotationsgeschwindigkeit und die Tageslänge der Erde: Wie die Forschenden in «Nature Geoscience» zeigen, verschieben sie auch die Rotationsachse. Das heisst, die Punkte, wo die Drehachse konkret auf die Erdoberfläche trifft, wandern. Diese Polbewegung können die Forschenden beobachten. Längerfristig liegt sie im Bereich von etwa zehn Meter pro hundert Jahre. Dabei spielen nicht nur das Abschmelzen der Eisschilde eine Rolle, sondern auch Bewegungen, die im Innern der Erde stattfinden. So kommt es tief im Erdmantel, in dem das Gestein durch den hohen Druck zähflüssig wird, über längere Zeiträume zu Verlagerungen. Und auch im äusseren Erdkern, der aus flüssigem Metall besteht, gibt es Wärmeströmungen, die einerseits das Erdmagnetfeld erzeugen, aber auch zu Massenverschiebungen führen.

Benedikt Soja und sein Team haben nun in der bisher umfassendsten Modellierung aufgezeigt, wie sich die Polbewegung aus den einzelnen Prozessen im Kern, im Mantel und durch das Klima an der Oberfläche ergeben. Ihre Studie ist jetzt in der Zeitschrift «Nature Geoscience» erschienen: «Wir präsentieren zum ersten Mal eine vollständige Erklärung für die Ursachen der langperiodischen Polbewegung», sagt Mostafa Kiani Shahvandi, Doktorand von Soja und Erstautor der Studie: «Wir wissen also jetzt, warum und wie die Rotationsachse der Erde relativ zur Erdkruste wandert.»

Eine Erkenntnis sticht in ihrer «Nature Geoscience»-Studie besonders heraus: dass die Prozesse auf und in der Erde miteinander verbunden sind und sich gegenseitig beeinflussen. «Der Klimawandel verursacht eine Bewegung der Erdrotationsachse und es scheint, dass sich durch die Rückkopplung der Drehimpulserhaltung auch die Dynamik des Erdkerns verändert,» erklärt Soja und Kiani Shahvandi ergänzt: «Der anhaltende Klimawandel könnte sich also sogar auf Prozesse tief im Erdinneren auswirken und weiter reichen als bisher angenommen.» Allerdings bestehe kaum Grund zur Sorge. Denn diese Auswirkungen seien gering und es sei unwahrscheinlich, dass davon eine Gefahr ausgehe.

Physikalische Gesetze kombiniert mit künstlicher Intelligenz
Für ihre Studie zur Polbewegung verwendeten die Forscher so genannte physikinformierte, neuronalen Netze. Das sind neuartige Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), bei denen sich die Forschenden an physikalischen Gesetzen und Prinzipien orientieren, um besonders leistungsstarke und zuverlässige Algorithmen für maschinelles Lernen zu entwickeln. Unterstützung erhielt Kiani Shahvandi dafür von ETH-Mathematikprofessor Siddhartha Mishra, den die ETH Zürich 2023 mit dem Rössler-Preis, ihrem höchstdotierten Forschungspreis auszeichnete, und der ein Spezialist auf diesem Gebiet ist.

So konnten mit den von Kiani Shahvandi erstellten Algorithmen erstmals alle verschiedenen Effekte an der Oberfläche, im Erdmantel und im Erdkern erfasst und ihre möglichen Interaktionen modelliert werden. Das Ergebnis der Berechnungen zeigt, welche Bewegungen die Erdrotationspole seit 1900 zurückgelegt haben. Diese Modell-Werte stimmen hervorragend überein mit den realen Daten, die in der Vergangenheit astronomische Beobachtungen und in den letzten dreissig Jahren Satelliten geliefert haben, und ermöglichen so auch Prognosen für die Zukunft.

Wichtig für die Raumfahrt
«Auch wenn sich die Erdrotation nur langsam ändert, muss man diesen Effekt bei der Navigation im Weltraum berücksichtigen, beispielsweise wenn eine Raumsonde auf einem anderen Planeten landen will», sagt Soja. Denn auch eine Abweichung von nur einem Zentimeter auf der Erde kann über die riesigen Distanzen zu einer Abweichung von hunderten von Metern anwachsen. «Die Landung in einem bestimmten Krater auf dem Mars würde dann nicht klappen», sagt der Wissenschaftler.

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• Klimawandel

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Quelle: Julius-Maximilians-Universität Würzburg 3. Juli 2024.

3. Juli 2024 – Herzstück des neuen Lagereglers ist eine Künstliche Intelligenz, die am Boden trainiert wird und später in der Erdumlaufbahn eigenständig Lageänderungen des Satelliten vornehmen kann. Entwickelt wird sie an zwei Informatik-Lehrstühlen der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU) mithilfe eines Verfahrens namens Deep Reinforcement Learning.

„Dabei lassen wir unsere Künstliche Intelligenz mit einem Simulator interagieren, der einen Satelliten im Orbit imitiert“, erklärt Kirill Djebko, Mitarbeiter am Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Wissenssysteme (Lehrstuhlinhaber: Frank Puppe) und einer der beiden Teamleiter. „Die KI gibt diesem virtuellen Satelliten immer wieder neue Steuersignale und lernt nach der Trial-and-Error-Methode aus dem Ergebnis. Das geschieht so lange, bis sie verschiedene Einsatzszenarien eigenständig fehlerfrei umsetzen kann“, ergänzt Sergio Montenegro, Leiter des Lehrstuhls für Luft- und Raumfahrtinformationstechnik, ebenfalls Teamleiter.

Neue Maßstäbe für die Entwicklung von Satellitensteuerungen
Eine KI-basierte Lageregelung nach Würzburger Vorbild könnte die Entwicklungszeit solcher Systeme künftig deutlich verkürzen und die Luft- und Raumfahrttechnik dadurch bedeutend voranbringen. „Um einen Lageregler zu produzieren, braucht es momentan noch umfangreiche Tests und Anpassungsschleifen, die viel Zeit und personelle Ressourcen in Anspruch nehmen“, weiß Djebko. „Mithilfe eines selbstlernenden Algorithmus ließe sich dieser Aufwand minimieren.“

Und noch einen weiteren Vorteil hat die Würzburger Technologie: „Manchmal müssen Lageregler für Satelliten im Orbit nachträglich kalibriert werden, weil sich die erwarteten Rahmenbedingungen von den tatsächlichen unterscheiden oder sich physikalische Parameter ändern“, sagt Montenegro. „Bei herkömmlichen Reglern ist das insbesondere durch den erwähnten Kalibrierungsprozess sehr umständlich – unsere KI könnte auch dies beschleunigen.“

Dass KI-basierte Lageregler dazu fähig sind, selbstständig mit derartigen Anpassungen umzugehen, das haben die Forschenden bereits gezeigt: Im Rahmen des Projekts „VeriKI“ zwischen der Universität Würzburg, dem Forschungszentrum Informatik (FZI) aus Karlsruhe und Gerlich System and Software Engineering (GSSE) entwickelten die Würzburger Informatiklehrstühle 2023 bereits einen simplen KI-basierten Lageregler, der mit Variationen der Trägheitsmomente eines Satelliten umgehen konnte und evaluierten diesen simulativ. Jetzt soll ein KI-basierter Lageregler im Orbit an Bord eines echten Satelliten erprobt werden.

Bewährungsprobe in 500 km Höhe
Getestet wird der am Boden trainierte KI-Agent erstmals 2025 – und zwar direkt in der Erdumlaufbahn an einem Kleinsatelliten namens InnoCube, der von der Universität Würzburg in Kooperation mit der TU Berlin entwickelt wurde und im Oktober 2024 starten soll. Er dient als Plattform für wissenschaftliche Experimente sowie für technologische Demonstrationen im All und wird den KI-Agenten beherbergen, sobald er seine Primärziele abgeschlossen hat.

Startschuss für das Projekt LeLaR (kurz für: In-Orbit Demonstrator Lernende Lageregelung) war der 1. Juli 2024. Gefördert wird es mit rund 430.000 Euro vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestags. Projektträger ist die Deutsche Raumfahrtagentur im Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR).

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• KI und Raumfahrt

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Quelle: TU Graz 23. Mai 2024.

23. Mai 2024 – Am 18. Dezember 2019 war OPS-SAT vom Weltraumbahnhof Kourou in Französisch-Guayana ins All gestartet, in der Nacht vom 22. auf den 23. Mai 2024 ist der an der TU Graz gebaute und von der Europäischen Weltraumorganisation ESA betriebene Nanosatellit nun beim Wiedereintritt in die Erdatmosphäre verglüht. Sein letztes Signal zur Erde sendete OPS-SAT beim Überfliegen von Australien. Es war das Ende einer überaus erfolgreichen Mission zur Erprobung neuer Konzepte und Technologien.

Um das Risiko für Missionen zu minimieren, setzen Raumfahrtorganisatoren wie die ESA üblicherweise auf erprobte Komponenten. OPS-SAT hingegen war ein Testlabor, auf dem die ESA ganz bewusst neue Betriebskonzepte und -technologien erprobte, um sie für zukünftige Missionen nutzen zu können. Die Ingenieure am Institut für Kommunikationsnetze und Satellitenkommunikation der TU Graz standen vor der Herausforderung, einen äußerst robusten und zugleich höchst leistungsfähigen Satelliten zu entwickeln. Dafür konfigurierten sie eine Vielzahl unterschiedlicher und mit aktuellster Hardware ausgestatteter Module, für deren Überwachung ein autonomes Sicherheitssystem sorgte, um sie im Bedarfsfall isolieren oder zurücksetzen zu können. Dieses Sicherheitssystem erlaubte es der ESA, ihren Satelliten auch Universitäten, Unternehmen und anderen Weltraumagenturen für Versuche unbürokratisch zur Verfügung zu stellen. In diesem Rahmen wurden insgesamt mehr als 250 wissenschaftliche Experimente von Fernerkundung bis Cybersecurity durchgeführt.

Pionier bei KI-Anwendungen im All
Der Nanosatellit verfügte über einen ausgesprochen leistungsfähigen Prozessor – die sogenannte Satellite Experimental Processing Platform (SEPP), die an der TU Graz in Kooperation mit UniTel IT entwickelt wurde und zahlreiche Anwendungen, darunter auch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, direkt auf den Systemen des Satelliten ermöglichte. Dazu zählte beispielsweise der Einsatz generativer KI zur Verbesserung der Qualität von mit OPS-SAT aufgenommenen Bildern oder zur automatischen Erkennung und Verfolgung von Objekten auf der Erdoberfläche. Für seine herausragenden Erfolge wurde OPS-SAT im März 2023 als erstes ESA-Projekt überhaupt mit dem „International Space Ops Award for Outstanding Achievement“ ausgezeichnet und damit auch die Expertise der TU Graz im Bereich der Satellitenkonstruktion gewürdigt. Derzeit sind mit PRETTY und TUGSAT-1/BRITE-Austria zwei weitere Satelliten aus den Labors der TU Graz im Einsatz.

Neben relevanter Forschung diente OPS-SAT auch als Plattform für den ersten Aktienhandel im Weltraum und das erste Schachspiel im Orbit: Der Satellit spielte drei Partien gegen eine Online-Community, die über ihre Züge abstimmte. Die vierte Partie war noch nicht beendet, als OPS-SAT verglühte. Zudem war er der erste Satellit, auf dem das bekannte Computerspiel Doom gelaufen ist. Auch abseits von Börsengeschäften und Spielen konnte er viele Premieren für sich verbuchen. Eine Übersicht davon ist auf Wikipedia zu finden: https://en.wikipedia.org/wiki/OPS-SAT

Sogar in seinen letzten Tagen im Orbit hat der Satellit noch einen wichtigen Forschungsbeitrag geleistet. Über die UHF-Frequenz sendete er weiter Telemetriedaten, die der ESA dabei helfen, Atmosphären- und Ausbreitungsmodelle für niedrige Umlaufbahnen zu kalibrieren. Dadurch lassen sich Zeit und Ort von zukünftigen Wiedereintritten besser bestimmen. Neben dem eigenen European Space Operations Centre in Darmstadt bat die ESA dafür auch die Amateurfunk-Community um Hilfe, um so Daten während der gesamten Erdumrundung und nicht nur beim Überflug über Mitteleuropa sammeln zu können.

System im All rekonfiguriert
Ganz persönliche Erinnerungen an OPS-SAT hat Maximilian Henkel, der am Institut für Kommunikationsnetze und Satellitenkommunikation der TU Graz das Betriebssystem an die Erfordernisse der Mission und an die Prozessorplattform angepasst und erweitert hat. Besonders im Gedächtnis geblieben ist ihm der Anfang des Jahres 2021, als die Mission auf der Kippe stand, weil eine der beiden Prozessorplattformen nicht mehr funktionierte und die zweite Plattform einen defekten Hauptspeicher aufwies. „Damit waren beide redundanten Plattformen nicht mehr verwendbar, so dass wir eine In-Orbit-Reparatur vornehmen mussten. Da der eigentliche Hauptspeicher ein Hardware-Problem hatte, musste ich die Prozessorzugriffe auf den zweiten Hauptspeicher umlenken, der für diese Verwendung eigentlich nicht vorgesehen war. In dieser Konfiguration ist OPS-SAT dann bis zum Ende gelaufen. Ohne die wegen seines Einsatzzwecks vorgesehene Rekonfigurierbarkeit wäre das gar nicht möglich gewesen“, sagt Maximilian Henkel, der kürzlich seine Dissertation über Anwendungen rekonfigurierbarer Hardware am Beispiel von OPS-SAT fertiggestellt hat.

OPS-SAT im Detail:
OPS-SAT war ein sogenannter 3U Cubesat (10 cm x 10 cm x 30 cm) mit einem Gewicht von 4,6 Kilogramm, der die Erde ausgehend von seiner ursprünglichen Höhe von 515 Kilometern in seinen etwas mehr als 1600 Tagen im All rund 24.500-mal umrundete. Die ausklappbaren Solarzellen hatten eine Fläche von 30 cm x 50 cm und versorgten den Satelliten mit einer Leistung von bis zu 24 Watt. OPS-SAT kommunizierte mit Datenraten von bis zu 50 Mbit/s mit der Bodenstation in Darmstadt. Als Unterstützung während der Kommissionierungsphase in den ersten Wochen nach dem Start sowie während kritischer Phasen im nominellen Betrieb war zudem die UHF-Station und deren Kontrollzentrum am Campus Inffeldgasse der TU Graz im Einsatz. Die Kosten für den Satelliten und dessen Start betrugen rund 2,4 Millionen Euro.

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• CubeSats

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Quelle: Julius-Maximilians-Universität Würzburg 5. März 2024.

5. März 2024 – Nach über zwei Jahren Entwicklungszeit hat der Nanosatellit SONATE-2 der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU) in der Nacht auf den 5. März eine große Hürde genommen: An Bord einer SpaceX-Rakete hat er pünktlich um 23.05 Uhr (MEZ) von der Westküste der USA aus seine Reise in den Orbit angetreten. Designt und gebaut wurde der Satellit von einem Team um den Raumfahrttechniker Professor Hakan Kayal.

Bei SONATE-2 handelt es sich um ein sogenanntes 6U+ Cubesat-Modell. Es ist etwa so groß wie ein Schuhkarton und hat eine Masse von rund zwölf Kilogramm. Mit SONATE-2 wollen Kayal und sein Team zum ersten Mal das Training eines KI-Systems im Weltraum an Bord eines Kleinsatelliten demonstrieren und testen. Mit Hilfe dieser Technik könnten in Zukunft beispielsweise interplanetare Kleinsatelliten-Missionen interessante Objekte oder Phänomene auf Körpern des Sonnensystems, wie etwa Asteroiden, autonom entdecken. Der Satellit wird vom Missionskontrollzentrum der JMU Würzburg und dem damit verbundenen Bodenstationsnetzwerk gesteuert.

Anerkennung vom Wissenschaftsminister
Erfreut über den erfolgreichen Start zeigte sich auch Bayerns Wissenschaftsminister Markus Blume: „Next Mission accomplished – Bayern zieht neue Spuren im Weltraum: Mit dem Blick in die Ferne lernen wir auch unsere Erde besser kennen. Luft- und Raumfahrtforschung ist zentral für neue Erkenntnisse zu Schlüsseltechnologien und ein echter Innovationstreiber. Die Julius-Maximilians-Universität bringt nun zur Erforschung neuer KI-Hard- und Software einen neuen bayerischen Universitätssatelliten ins All. Das Besondere: Die KI wird direkt an Bord trainiert und das Kontrollzentrum für den Satelliten befindet sich mitten auf dem Campus am Hubland – Würzburg wird damit zum Houston am Main.“

Das Vorhaben SONATE-2 wird vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestags finanziert (FKZ 50RU2100).

Mehr Informationen gibt es auf der Webseite SONATE-2.

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• Transporter-10 auf Falcon 9

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Quelle: Universität Bayreuth 5. Februar 2024.

5. Februar 2024 – Das Forschungsziel von Dr. Sebastian Wolfschmidt und Christopher Straub ist die Untersuchung der Struktur und des Langzeitverhaltens von Galaxien. „Da diese nicht vollständig durch astronomische Beobachtungen analysiert werden können, nutzen wir mathematische Modelle von Galaxien“, erklärt Christopher Straub, Doktorand am Lehrstuhl Mathematik VI an der Universität Bayreuth. „Um dabei zu berücksichtigen, dass die meisten Galaxien ein schwarzes Loch im Zentrum beinhalten, beruhen unsere Modelle auf Albert Einsteins allgemeiner Relativitätstheorie, welche Gravitation als Krümmung einer vierdimensionalen Raumzeit beschreibt.“

Mathematiker und Astrophysiker erforschen seit Jahrzehnten die Eigenschaften solcher Galaxie-Modelle, wobei viele Fragen noch immer offen sind. Als Hilfsmittel zur Klärung dieser Fragen haben Straub und Wolfschmidt ein tiefes neuronales Netz implementiert, was einen komplett neuartigen Ansatz in diesem Forschungsbereich darstellt. Neuronale Netzwerke sind leistungsstarke Rechenmodelle, deren Struktur von der des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Sie werden im Bereich der künstlichen Intelligenz genutzt, um komplexe Strukturen in großen Datenmengen zu erkennen.

„Das neuronale Netz kann vorhersagen, welche Modelle von Galaxien in der Realität existieren können und welche nicht“, sagt Dr. Sebastian Wolfschmidt, Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl Mathematik VI. „Das neuronale Netz liefert dabei eine bedeutend schnellere Vorhersage als die in der Vergangenheit verwendeten numerischen Simulationen. So lassen sich astrophysikalische Hypothesen, die über die vergangenen Jahrzehnte aufgestellt wurden, innerhalb weniger Sekunden verifizieren oder falsifizieren.“

Ihre Erkenntnisse haben Wolfschmidt und Straub nun in der Fachzeitschrift „Classical and Quantum Gravity“ vorgestellt. „Wir befassen uns seit 2019 am Lehrstuhl Mathematik VI in der Arbeitsgruppe Prof. Dr. Gerhard Rein mit diesen Fragestellungen. Nach verschiedensten analytischen und numerischen Untersuchungen haben wir vor ungefähr einem Jahr erkannt, dass der Einsatz von maschinellem Lernen für einige unserer Probleme besonders hilfreich sein kann. Seitdem haben wir das beschriebene tiefe neurale Netz entwickelt, und haben auch bereits Pläne für weitere Einsatzmöglichkeiten ähnlicher Methoden“, sagt Straub.

Die Berechnungen der Bayreuther Mathematiker wurden vom Supercomputer des „Keylab HPC“ an der Universität Bayreuth durchgeführt und das Projekt entwickelte sich aus einer Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Angewandte Informatik II – Parallele und verteilte Systeme.

Veröffentlichung:
Straub, C., Wolfschmidt, S., Predicting the stability of star clusters in general relativity, Classical and Quantum Gravity (2024).
doi.org/10.1088/1361-6382/ad228a
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6382/ad228a
pdf: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6382/ad228a/pdf

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• Galaxien – Entstehung und Entwicklung

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]]> https://www.raumfahrer.net/jmu-neues-teleskop-fuer-studentisches-satellitenprojekt/ Thu, 25 Jan 2024 18:18:00 +0000 https://www.raumfahrer.net/?p=137170 Eine rund drei Meter hohe Kuppel thront auf dem Dach des Geographiegebäudes am Hubland-Campus. Sie enthält ein Teleskop, mit dem Studierende einen intelligenten Sensor für Satelliten entwickeln. Eine Pressemitteilung der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU). Quelle: Julius-Maximilians-Universität Würzburg 25. Januar 2024. 25. Januar 2024 – Ein neues Teleskop ist seit Januar 2024 auf dem Hubland-Campus der Julius-Maximilians-Universität […]

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]]> Eine rund drei Meter hohe Kuppel thront auf dem Dach des Geographiegebäudes am Hubland-Campus. Sie enthält ein Teleskop, mit dem Studierende einen intelligenten Sensor für Satelliten entwickeln. Eine Pressemitteilung der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU).

Quelle: Julius-Maximilians-Universität Würzburg 25. Januar 2024.



25. Januar 2024 – Ein neues Teleskop ist seit Januar 2024 auf dem Hubland-Campus der Julius-Maximilians-Universität (JMU) Würzburg in Betrieb. Ein studentisches Team entwickelt damit KI-Algorithmen für Kleinsatelliten, um Kollisionen mit Weltraumschrott im Orbit effizienter als bislang zu verhindern. Das Fernziel: Die Satelliten sollen mittels einer intelligenten optischen Sensorik drohende Kollisionen selbstständig erkennen und ihnen autonom ausweichen können. Das Bundeswirtschaftsministerium fördert das Projekt namens KI-SENS mit gut 500.000 Euro.

Wodurch sich das neue Teleskop auszeichnet
Das Teleskop steht auf dem Dach des Geographiegebäudes am Hubland-Campus. „Es ist dazu in der Lage, der Flugbahn auch kleinerer Objekte besonders schnell und präzise zu folgen“, erklärt Hakan Kayal, JMU-Professor für Raumfahrttechnik. Darum lasse sich die Kuppel auch komplett öffnen – bei langsameren Teleskopen ist sie immer nur einen Schlitz breit offen und dreht sich komplett mit.



Die Fernsteuerung für das Teleskop befindet sich an zwei Orten auf dem Campus: Zum einen im Missionskontrollzentrum von Hakan Kayals Professur, wo auch weitere Teleskope und Satellitenmissionen gesteuert werden. Zum anderen in den Räumen des studentischen Vereins WüSpace e.V. Darin sind Würzburger Studierende der Luft- und Raumfahrtinformatik organisiert; 20 von ihnen arbeiten am Projekt KI-SENS mit.

Transfer vom Teleskop auf einen Satelliten
Was die Studierenden mit dem neuen Teleskop machen? Sie bringen ihm auf Basis von KI-Algorithmen bei, kleine bewegliche Objekte am Himmel zu erkennen und deren Flugbahn vorauszuberechnen, so dass es die Objekte verfolgen kann. „Wir ziehen dafür eine konventionelle Objektdetektion auf und parallel eine zweite, die auf KI basiert“, erklärt Masterstudent Maximilian Reigl.

Die Algorithmen werden dann auf einen Satellitensensor übertragen. Am Ende soll ein Sensor-Prototyp gebaut sein und in einem Testlabor geprüft werden. Der Plan ist, diese Arbeiten bis Ende 2024 abzuschließen. „Wenn wir beweisen, dass der KI-Sensor mit hoher Wahrscheinlichkeit auch im Orbit funktionieren wird, wäre der nächste Schritt ein echter Weltraumtest“, so der Student der Luft- und Raumfahrtinformatik.

Ausweichmanöver bislang manuell gesteuert
Falls alles klappt, könnte am Ende eine Innovation aus Würzburg stehen, die mehr Sicherheit für Satelliten und die bemannte Raumfahrt bedeutet. Denn das Risiko für Kollisionen mit Weltraumschrott ist hoch und wächst stetig weiter, wie die Europäische Raumfahrtagentur ESA in einem Bericht von 2023 bekräftigt.

„Die USA unterhalten ein großes und dichtes Beobachtungsnetz, mit dem sie täglich mögliche Kollisionen mit Weltraumschrott vorausberechnen und darauf reagieren. Die ESA baut ein solches Netz derzeit auf“, sagt Hakan Kayal. Bislang werden die nötigen Ausweichmanöver manuell von Menschen gesteuert. Im Fall der Internationalen Raumstation ISS sei das mehrmals im Jahr nötig. Die Manöver sind aufwändig, erhöhen den Treibstoffverbrauch und außerdem die Gefahr, beim Verlassen der Flugbahn mit anderen Objekten zusammenzustoßen. Ein intelligenter Sensor, der diese Manöver autonom erledigen kann, wäre ein deutlicher Fortschritt.

Nachwuchs für die Raumfahrttechnik
Das besondere an KI-SENS: Die Arbeiten am Projekt werden von im Verein WüSpace organisierten Studierenden der JMU weitgehend selbstständig vorangetrieben. Unterstützt werden sie dabei von Professor Kayal und Projektleiter Tobias Herbst. Auf diese Weise lernen die Studierenden den Ablauf eines Entwicklungsvorhabens in der Raumfahrt von A bis Z kennen.

Die verstärkte Beteiligung von Studierenden an Kleinsatelliten-Programmen ist dem Bundeswirtschaftsministerium als Geldgeber sehr wichtig, wie Hakan Kayal erklärt: „Es geht darum, im Sinne der Nachwuchsgewinnung die Attraktivität des Fachs weiter zu steigern.“

Fördergeld auch für andere Projekte
Die Deutsche Raumfahrtagentur im Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) fördert das Vorhaben KI-SENS mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK; Förderkennzeichen 50RU2227).

KI-SENS ist an Hakan Kayals Professur nicht das einzige vom DLR geförderte Projekt, das mit Hilfe Künstlicher Intelligenz nach mehr Autonomie in der Raumfahrt strebt. Ein weiteres ist die Weltraummission SONATE-2; dieser Kleinsatellit wird voraussichtlich Anfang März 2024 mit einer Rakete von den USA aus in den Orbit geschossen.

Weitere Informationen:
Projektseite KI-SENS: https://www.informatik.uni-wuerzburg.de/raumfahrttechnik/projekte/aktive/ki-sens/
WüSpace e.V.: https://wuespace.de/

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• Weltraummüll

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]]> https://www.raumfahrer.net/eth-praezise-schneemessung-dank-ki-und-satelliten/ Fri, 15 Dec 2023 18:50:00 +0000 https://www.raumfahrer.net/?p=134846 So genau und schnell war die Schneemessung noch nie: ETH-​Forschende haben eine künstliche Intelligenz entwickelt, die anhand von Satellitenbildern die Schneehöhe in der ganzen Schweiz bestimmen kann. Eine Pressemitteilung der ETH Zürich. Quelle: ETH Zürich 14. Dezember 2023. 14. Dezember 2023 – Wie viel Schnee liegt wo in den Bergen? Diese Frage ist für den […]

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]]> So genau und schnell war die Schneemessung noch nie: ETH-​Forschende haben eine künstliche Intelligenz entwickelt, die anhand von Satellitenbildern die Schneehöhe in der ganzen Schweiz bestimmen kann. Eine Pressemitteilung der ETH Zürich.

Quelle: ETH Zürich 14. Dezember 2023.

14. Dezember 2023 – Wie viel Schnee liegt wo in den Bergen? Diese Frage ist für den Wintertourismus und Betreiber von Wasserkraftwerken gleichermassen relevant wie für Wintersportler:innen, die die Lawinengefahr einschätzen wollen. Doch die Messung der Schneehöhe ist mit einigen Herausforderungen verbunden: Sie kann sich je nach Wetterlage schnell ändern, hängt stark vom Gelände ab und ist auf Luftbildern nicht direkt erkennbar.



Die Schneeüberwachung in der Schweiz stützt sich heute vor allem auf die Daten von Messstationen. Da es für die ganze Schweiz nur rund 400 Stationen gibt, sind die Schneeangaben für viele Orte eher ungenau. Das könnte sich nun ändern: ETH-​Forschende um Konrad Schindler, ETH-​Professor für Photogrammetrie und Fernerkundung, haben zusammen mit der Schweizer Firma ExoLabs, einem Spin-​off der Universität Zürich, eine Technologie entwickelt, die mit Hilfe von Satellitenbildern und künstlicher Intelligenz die Schneehöhe schneller und genauer als bisher ermittelt.

«Während die besten bestehenden Schneekarten der Schweiz eine effektive Auflösung von etwa 250 mal 250 Meter haben, kann man in unsere Karten bis auf 10 mal 10 Meter hineinzoomen, um die Schneehöhe abzulesen», sagt Schindler. Zudem sind regelmässige Aktualisierungen zur Schneehöhe in Zukunft nicht mehr unbedingt auf neue Messdaten am Boden angewiesen. Öffentlich zugängliche Satellitenbilder reichen bei gutem Wetter aus.

Satellitendaten der Europäischen Weltraumorganisation
Schindlers Forschungsgruppe hat viel Erfahrung mit Satellitenbildern: Sie nutzt sie, um die Bevölkerungsdichte in Krisengebieten vorherzusagen, um Kriegsschäden an Gebäuden in der Ukraine zu ermitteln oder um weltweit die Höhe von Wäldern zu vermessen. Doch wie liest eine künstliche Intelligenz die Schneehöhe von Satellitenbildern ab?

Sie braucht dafür zunächst Millionen von Beispielen: Für ihre Technologie verwendeten die Forschenden optische Aufnahmen und Infrarotbilder von Sentinel-​2-Satelliten der Europäischen Weltraumorganisation (ESA). Diese Satelliten nehmen alle fünf Tage jeden Ort der Erde mit einer Auflösung von bis zu 10 mal 10 Metern pro Pixel auf. Das sind die detailliertesten Bilder, die derzeit kostenlos und unbeschränkt zugänglich sind. Dadurch erkennt die KI, wann in der Schweiz wo Schnee liegt und wie sich die Schneegrenze wöchentlich verändert.

Doch das allein reicht nicht: «Von den weissen Flächen in den Satellitenbildern können wir nicht direkt auf die Schneehöhe schliessen. Dafür braucht es noch weitere Daten», sagt ETH-​Professor Schindler.

Lernen durch Vergleich mit Realität
Neben den Satellitenbildern fütterten die Forschenden der KI daher umfassende Geländedaten der Schweiz. Denn an einem steilen Südhang schmilzt bei Sonnenschein mehr Schnee als in einer schattigen Mulde. Detaillierte Geländedaten dieser Art sind in den öffentlichen Daten von Swisstopo sehr gut zugänglich.

Die Forschenden trainierten das KI-​System darauf, die Schneehöhe aus Satelliten-​ und Geländedaten abzuleiten. Dazu liessen sie das System die Schneehöhen schätzen und verglichen die Ergebnisse mit realen Schneemessungen. «Wir haben an jedem Rasterpunkt festgestellt, wie weit die KI mit ihrer Schätzung daneben lag, und das System schrittweise so angepasst, dass die Fehler kleiner wurden», erklärt Schindler. In der Fachsprache heisst diese Methode supervised learning.

In einer ersten Trainingsrunde verwendeten die ETH-​Forschenden die Schneekarten von ExoLabs, die sehr gut mit den Daten der Schneemessstationen in der Schweiz übereinstimmen. Diese Karten basieren neben den Satellitenbildern von Sentinel-​2 auch auf Bildern anderer Satellitenmissionen, die zwar räumlich weniger genau sind, dafür aber tägliche Aufnahmen liefern. Anhand der Schneekarten von ExoLabs prägte sich die KI vor allem die Muster der kleinräumigen Schneeverteilung ein, die über das eher grobmaschige Netz an Messstationen nicht erfasst werden kann.

Finetuning mit Daten aus dem Dischmatal
Das Finetuning der KI erfolgte dann mit sehr detaillierten Schneedaten, die das WSL-​Institut für Schnee-​und Lawinenforschung SLF lediglich im Bündner Dischmatal erhebt. Durch diese Daten lernte die KI, dass sich die Schneehöhe je nach Gelände innerhalb von wenigen Metern ändern kann. Diese räumlichen Zusammenhänge kann sie dann in der ganzen Schweiz anwenden und auch dort die Schneehöhe genau vorhersagen, wo keine detaillierten Messdaten durch Messtationen vorliegen.

Ein weiterer Vorteil der neuen Technologie ist, dass sie den Nutzer:innen auch die Unsicherheit der Schätzung mitliefert. Wenn es zum Beispiel länger bewölkt ist und neue Satellitenbilder keine brauchbaren Informationen liefern, steigt die Unsicherheit der Schätzung.

Neuer Standard für die Schneehöhenmessung
Die ETH-​Forschenden haben die KI-​gestützte Schneemessung bereits während zweier Wintersaisonen erfolgreich getestet. «Wir gehen davon aus, dass wir damit einen neuen Standard für die Schneehöhenmessung in der Schweiz setzen», sagt Schindler.

Um die Vermarktung der Technologie kümmert sich die Schweizer Firma ExoLabs. Das Start-​up bietet hochaufgelöste Schneekarten in verschiedenen Apps an, unter anderem in den Anwendungen von Outdooractive, Strava, Skitourenguru, Hüttenbuch oder über die swisstopo-​App. Geht es nach Reik Leiterer, CEO von ExoLabs, sollen die verbesserten Schneekarten in Zukunft auch für Gebiete ausserhalb der Alpen erhältlich sein, zum Beispiel in Skandinavien, den Pyrenäen, oder für Nord-​ und Südamerika.

Literaturhinweis
Daudt R, Wulf H, Hafner E, Bühler Y, Schindler K, Wegner J: Snow depth estimation at country-​scale with high spatial and temporal resolution, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 197 (2023) 105–121
doi: 10.1016/j.isprsjprs.2023.01.017
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271623000230

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• Planet Erde

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]]> https://www.raumfahrer.net/gfz-kleinsatellit-pretty-erfolgreich-gestartet/ Tue, 05 Dec 2023 21:08:00 +0000 https://www.raumfahrer.net/?p=134618 Vom Raumfahrtzentrum der ESA aus bei Kourou in Französisch-Guyana wurde am 9. Oktober 2023 der Kleinsatellit PRETTY (Passive REflectomeTry and DosimeTrY) mit einer europäischen VEGA-Rakete erfolgreich gestartet. Eine Pressemitteilung des Helmholtz-Zentrum Potsdam – Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ. Quelle: GFZ 5. Dezember 2023. 5. Dezember 2023 – Neben zwei größeren Erdbeobachtungssatelliten Theos-2 (Thailand) und Triton (Taiwan) konnten […]

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]]> Vom Raumfahrtzentrum der ESA aus bei Kourou in Französisch-Guyana wurde am 9. Oktober 2023 der Kleinsatellit PRETTY (Passive REflectomeTry and DosimeTrY) mit einer europäischen VEGA-Rakete erfolgreich gestartet. Eine Pressemitteilung des Helmholtz-Zentrum Potsdam – Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ.

Quelle: GFZ 5. Dezember 2023.

5. Dezember 2023 – Neben zwei größeren Erdbeobachtungssatelliten Theos-2 (Thailand) und Triton (Taiwan) konnten auch acht zusätzliche Kleinsatelliten, sogenannte CubeSats erfolgreich in eine polare Umlaufbahn in rund 565 Kilometern Höhe über der Erde gebracht werden.



Das GFZ ist dabei an der Kleinsatellitenmission PRETTY (3U-CubeSat) im Rahmen eines ESA-Projektes als Teil des Wissenschaftsteams zusammen mit dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt DLR, dem spanischen Weltraum­institut IEEC und der Universität NTNU Trondheim beteiligt. PRETTY ist mit einem speziellen GNSS-Reflektometrie-Empfänger ausgestattet, mit dem Höhen von Wasser- und Eisoberflächen bestimmt werden können. Erstmals soll die Qualität derartiger Messungen von sehr kleinen Satellitenplattformen getestet werden, um zukünftige kostengünstige Mehrsatellitensysteme für die Erdbeobachtung zu ermöglichen.

„Der Satellit wird unter anderem Messungen zur GNSS-Reflektometrie durchführen, die uns dann sehr exakt See-, Gletschereis- und Wellenhöhen anzeigen.«, erläutert Prof. Jens Wickert, der am GFZ Hauptverantwortlicher der Mission ist. Zudem werden die Dosimeter an Bord die Strahlendosis im Weltraum messen. Dies wird der Überwachung des Weltraumwetters dienen.

Die Mission PRETTY wird viele neue Erkenntnisse bringen: Als Demonstrator-Mission angelegt, wird sie zeigen, was diese Art von Klein­satelliten samt ihrer kompakten Sensorik potenziell leisten kann. Der Hauptzweck der Reflektometer-Nutzlast an Bord von PRETTY ist der Nachweis technischer Machbarkeit. Denn diese sogenannten CubeSats − nur ca. 10x10x34,05cm große Satelliten − werden als eine wichtige Zukunftsoption der Erdbeobachtung gehandelt, da sie als kostengünstige Kleinsatelliten GNSS-Technik und andere kleine Sensoren zur Erdbeobachtung an Bord haben können.

Zur GNSS-Reflektometrie
Die Abkürzung GNSS steht für Globales NavigationsSatellitenSystem. Der Begriff GNSS-Reflektometrie (GNSS-R) fasst verschiedene Fernerkundungsmethoden zusammen, bei denen von Wasser-, Eis- oder Landoberflächen reflektierte Signale von Navigationssatelliten aufgezeichnet und ausgewertet werden. Daraus lassen sich wichtige geophysikalische Eigenschaften dieser Oberflächen ableiten, so zum Beispiel die geometrische Höhe, Bodenfeuchte oder auch Rauigkeit, die wiederum Rückschlüsse auf die Windgeschwindigkeit und -richtung über Wasseroberflächen zulässt. Das Spektrum der Anwendungen ist sehr vielfältig und reicht von der Wettervorhersage bis hin zur Klimaforschung.

Auswertung der Daten auch mit Künstlicher Intelligenz (KI)
Die technischen Teilsysteme des Satelliten werden derzeit ausgiebig getestet, wozu die ersten Daten genutzt werden, die von PRETTY empfangen wurden. Die wissenschaftlichen GNSS-Reflektometriemessungen sind in Vorbereitung, erste Experimente werden gegen Ende des Jahres durchgeführt.

Die Auswertung der Daten von Kleinsatelliten ist eine große Herausforderung, da diese Plattformen über begrenzte technische Möglichkeiten im Vergleich zu größeren Satelliten verfügen. Trotzdem sollen geophysikalische Beobachtungen von möglichst hoher Qualität durchgeführt werden. Um die Daten optimal auszuwerten, werden auch Methoden der künstlichen Intelligenz eingesetzt. Dr. Milad Asgarimehr vom GFZ und der TU Berlin ist Teil des PRETTY-Teams und mitverantwortlich für die Entwicklung von KI-Systemen zur Datenauswertung. Er ist auch Leiter des Helmholtz-KI-Projekts „AI4GNSS-R“ zur Entwicklung von neuen AI-Methoden für die GNSS basierte Erdbeobachtung mit der GNSS-Reflektometriemethode und nutzt dabei auch Daten anderer Satelliten, wie denen der U.S. amerikanischen CYGNSS-Mehrsatellitenmission.

AI4GNSS-R zielt auf die Umsetzung von Deep Learning für neuartige Fern­erkundungsdatenprodukte, die auf weltraumgestützten GNSS-R-Messungen basieren. Dazu gehören beispielsweise qualitativ hochwertige Daten zur Windgeschwindigkeit an der Meeresoberfläche, insbesondere bei extremen Windverhältnissen, wie sie bei Hurrikanen herrschen, und auch Niederschlägen über ruhigeren Ozeanen, die ebenfalls mit GNSS-Signalen gemessen werden können.

Weitere technische Details:

• Flug: Flight VV23 – 8 October – Golden Horizon | THEOS-2 & FORMOSAT-7R/TRITON | Vega Launch | Arianespace; Live-Stream vom Start am 9. Oktober 2023 https://www.youtube.com/watch?v=XknbyH6ipxc
• Größe: Der Kleinsatellit PRETTY ist 10 cm × 10 cm × 34,05 cm groß.
   
• Energieversorgung: Die ausklappbaren Solarpanele haben eine Fläche von jeweils 30×20 Zentimetern und versorgen den Satelliten mit einer Leistung von durchschnittlich 24 Watt.
   
• Masse und Umlaufbahn: 4,6 Kilogramm, polare Umlaufbahn mit 565 Kilometer Höhe.
   
• Datenrate: PRETTY kommuniziert mit Datenraten bis 2 Mbit/s; der Betrieb des Satelliten wird mit einer Bodenstation der TU Graz durchgeführt.
   
• Entwickelt wurde PRETTY wird von Beyond Gravity Austria (Konzept und Software System) in Kooperation mit der ESA, Seibersdorf Laboratories (Dosimeter) und der TU Graz (Satellitenbus). GFZ ist Teil eines internationalen wissenschaftlichen Konsortiums (PRETTY-Science) zur Auswertung der GNSS-Reflektometriedaten und vertraglich in das Projekt eingebunden.
   
• Dauer: Die Mission ist auf mindestens ein Jahr ausgelegt. PRETTY wird nach Missionsende auf natürliche Weise wieder in die Erdatmosphäre eindringen und verglühen. Analysen zeigen, dass dies nach spätestens 25 Jahren eintreten wird. Der Satellit entspricht den ESA- und UN-Richtlinien zur Minimierung von Weltraumschrott.

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• Triton + weitere Sats auf Vega (VV23)

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]]> https://www.raumfahrer.net/deutsches-museum-bonn-ki-und-astronomie/ Mon, 27 Nov 2023 18:02:00 +0000 https://www.raumfahrer.net/?p=134064 Vortrag von Dr. Kai Polsterer: Wie künstliche Intelligenz Astronomen bei der Arbeit hilft. Eine Pressemitteilung des Deutschen Museums Bonn. Quelle: Deutsches Museum Bonn 27. November 2023. Wie künstliche Intelligenz Astronomen bei der Arbeit hilft.Vortrag von Dr. Kai Dr. Kai Polsterer, Heidelberg Institute for Theoretical Studies (HITS),am Mittwoch, 6. Dezember 2023 um 19:00 Uhr,im Deutschen Museum […]

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]]> Vortrag von Dr. Kai Polsterer: Wie künstliche Intelligenz Astronomen bei der Arbeit hilft. Eine Pressemitteilung des Deutschen Museums Bonn.

Quelle: Deutsches Museum Bonn 27. November 2023.

Wie künstliche Intelligenz Astronomen bei der Arbeit hilft.
Vortrag von Dr. Kai Dr. Kai Polsterer, Heidelberg Institute for Theoretical Studies (HITS),
am Mittwoch, 6. Dezember 2023 um 19:00 Uhr,
im Deutschen Museum Bonn. Der Eintritt ist frei.

Vorangetrieben durch die Digitalisierung, ist in den letzten Jahren eine wahre Flut an Daten in fast allen Wissenschaften zu beobachten. Neben empirischen und theoretischen Studien sowie Simulationen etabliert sich die datengetriebene Wissenschaft als ein fundamentaler Bestandteil der Forschung. Die Astronomie ist seit jeher ein sehr datenintensiver Forschungsbereich, der insbesondere durch die steigende Anzahl an vollautomatischen Himmelsdurchmusterungen ständig an Datenumfang und Datenkomplexität gewinnt. Daher ist bereits heute eine manuelle Sichtung und Analyse sämtlicher Daten durch Wissenschaftler unmöglich.

Durch den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens entstehen Assistenzsysteme, die die Wissenschaftler bei ihrer Arbeit unterstützen. Der Vortrag vermittelt einen grundlegenden Überblick, wie Algorithmen dies ermöglichen.

Dr. Kai Polsterer ist seit 2013 Gruppenleiter für den Bereich »Astroinformatik« am Heidelberg Institute for Theoretical Studies (HITS) und seit 2023 stellvertretender Direktor des Instituts.

Der Vortrag findet in Zusammenarbeit mit dem Max-Planck-Institut für Radioastronomie in Bonn statt.

Wir bitten um Anmeldung unter info(at)deutsches-museum-bonn.de.

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]]> https://www.raumfahrer.net/jmu-nanosatellit-soll-neuartige-ki-technologien-testen/ Mon, 06 Nov 2023 22:24:18 +0000 https://www.raumfahrer.net/?p=133229 Eine neue Würzburger Weltraum-Mission ist auf der Zielgeraden: Der Nanosatellit SONATE-2 wird im Orbit neuartige Hard- und Softwaretechnologien der Künstlichen Intelligenz testen. Eine Pressemitteilung der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU). Quelle: Julius-Maximilians-Universität Würzburg 6. November 2023. 6. November 2023 – Nach über zwei Jahren Entwicklungszeit steht der Nanosatellit SONATE-2 kurz vor dem Start. Voraussichtlich im März 2024 […]

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]]> Eine neue Würzburger Weltraum-Mission ist auf der Zielgeraden: Der Nanosatellit SONATE-2 wird im Orbit neuartige Hard- und Softwaretechnologien der Künstlichen Intelligenz testen. Eine Pressemitteilung der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU).

Quelle: Julius-Maximilians-Universität Würzburg 6. November 2023.



6. November 2023 – Nach über zwei Jahren Entwicklungszeit steht der Nanosatellit SONATE-2 kurz vor dem Start. Voraussichtlich im März 2024 wird er mit einer Rakete in den Orbit gebracht. Designt und gebaut wurde der Satellit von einem Team um den Raumfahrttechniker Professor Hakan Kayal von der Julius-Maximilians-Universität (JMU) Würzburg.

Seit rund 20 Jahren entwickelt die JMU Kleinsatelliten-Missionen. SONATE-2 markiert nun einen weiteren Höhepunkt.

Der Satellit wird neuartige Hard- und Softwaretechnologien der Künstlichen Intelligenz (KI) im erdnahen Weltraum testen. Ziel ist es, damit zukünftig automatisch Anomalien auf Planeten oder Asteroiden zu erkennen. Das Bundeswirtschaftsministerium fördert das Projekt mit 2,6 Millionen Euro.

Training der KI an Bord des Satelliten
Vergleichbare Projekte gebe es nur wenige, man könne sie an einer Hand abzählen, sagt Hakan Kayal: „Einzigartig an unserer Mission ist, dass die KI an Bord trainiert wird.“ Normalerweise passiert dieses Training aufwändig auf der Erde mit leistungsstarken Computern. Doch diese Strategie passt nicht zu den Plänen, die der JMU-Professor im Auge hat.

Kayal nennt ein Beispiel: „Nehmen wir an, ein kleiner Satellit soll zukünftig beispielsweise einen neuen Asteroiden im Sonnensystem untersuchen. Für diese Aufgabe kann er nicht am Boden trainiert werden, denn das Objekt der Untersuchung ist ja weitgehend unbekannt. Es gibt keine Trainingsdaten, so dass die Messungen und Aufnahmen vor Ort gemacht werden müssen.“



Diese Daten erst zur Erde zu schicken und die KI dann mittels Fernsteuerung zu trainieren, würde bei erdfernen Missionen sehr lange dauern. Eine durch KI unterstützte höhere Autonomie direkt an Bord wäre da leistungsfähiger. Sie würde dazu führen, dass sich interessante Objekte und Phänomene auf dem Asteroiden deutlich schneller aufspüren lassen.

SONATE-2 testet viele weitere Technologien
Ob sich solche Szenarien grundsätzlich realisieren lassen, will das Team um Kayal auf SONATE-2 mit neu entwickelten Verfahren und Methoden testen, zunächst im Erdorbit. Vier Kameras an Bord liefern die für das Training nötigen Bilder: Die KI lernt damit zunächst unter anderem herkömmliche geometrische Muster auf der Erdoberfläche kennen. Dieses Wissen hilft ihr dann dabei, selbstständig Anomalien zu finden.

Mit an Bord von SONATE-2 befinden sich weitere Kleinsatelliten-Technologien, die im Orbit getestet werden sollen. Darunter sind ein System zur automatischen Detektion und Aufnahme von Blitzen sowie ein elektrisches Antriebssystem, das in Kooperation mit der Universität Stuttgart entstand. „Von der Komplexität her sucht SONATE-2 unter den Nanosatelliten seinesgleichen“, so Kayal.



Missionskontrollzentrum auf dem Uni-Campus
Wenn das Projekt weiterhin nach Plan läuft, startet SONATE-2 im März 2024 mit einer SpaceX-Rakete von der Westküste der USA in den Orbit. Dass er den extremen Bedingungen einer Weltraummission standhalten kann, hat der Satellit in den vergangenen Wochen bei diversen Härtetests bewiesen. Bei einer Startsimulation zum Beispiel hielten alle Schrauben, Lötstellen und Klebeverbindungen den enormen mechanischen Belastungen eines Raketenstarts stand.

Bei SONATE-2 handelt es sich um ein sogenanntes 6U+ Cubesat-Modell. Es ist etwa so groß wie ein Schuhkarton und hat eine Masse von rund 12 Kilogramm.

Nach dem Start wird die Kommunikation mit dem Satelliten von Würzburg aus laufen. Wie schon beim Vorgängermodell SONATE wird auch dieser Satellit vom Missionskontrollzentrum auf dem Hubland-Campus betrieben. Das Team peilt eine Betriebszeit von einem Jahr an. „Wir hoffen aber, dass der Satellit länger funktioniert“, so Kayal.

Satellitenprojekt bietet Arbeitsfeld für Studierende
An der Entwicklung des Satelliten und der Bodensysteme hat ein Team aus sechs Personen mitgewirkt; Projektleiter ist Dr. Oleksii Balagurin. Zusätzlich waren viele Studierende beteiligt, etwa als wissenschaftliche Hilfskräfte oder im Rahmen ihrer Abschlussarbeiten. Studierende können auch weiterhin an der Satellitenmission mitarbeiten: In der Betriebsphase wird vom Kontrollzentrum stetig neue Software auf SONATE-2 implementiert und getestet.

Förderer
Das Projekt SONATE-2 wird vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestags finanziert (FKZ 50RU2100).

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• CubeSats

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]]> https://www.raumfahrer.net/wfb-neue-vortraege-ein-prosit-auf-die-wissenschaft/ Fri, 06 Oct 2023 18:55:00 +0000 https://www.raumfahrer.net/?p=131856 „Science goes public“ in Bremen und Bremerhaven startet am 12. Oktober 2023 in die neue Saison. Eine Pressemitteilung der WFB Wirtschaftsförderung Bremen GmbH. Quelle: WFB Wirtschaftsförderung Bremen GmbH 6. Oktober 2023. 6. Oktober 2023. Mit spannenden Vorträgen in lockerer Atmosphäre vermittelt die Reihe „Science goes public“ bereits seit 18 Jahren auf unterhaltsame Weise neueste Erkenntnisse […]

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]]> „Science goes public“ in Bremen und Bremerhaven startet am 12. Oktober 2023 in die neue Saison. Eine Pressemitteilung der WFB Wirtschaftsförderung Bremen GmbH.

Quelle: WFB Wirtschaftsförderung Bremen GmbH 6. Oktober 2023.

6. Oktober 2023. Mit spannenden Vorträgen in lockerer Atmosphäre vermittelt die Reihe „Science goes public“ bereits seit 18 Jahren auf unterhaltsame Weise neueste Erkenntnisse aus der Wissenschaft – der Clou: Die Treffen finden in der Kneipe statt. Von Weltraumrobotik über die Frage, warum manche Menschen als „fremd“ wahrgenommen werden, bis zum ultimativen Wetter-Pub-Quiz sind die Themen abwechslungsreich, leicht verständlich aufbereitet und zuweilen auch sehr humorvoll aufbereitet.

An sechs Abenden vom 12. Oktober bis 16. November gibt es jeden Donnerstag in Bremen und Bremerhaven insgesamt 18 Vorträge, die den Gästen in 30 Minuten die Welt der Wissenschaft näherbringen. Im Anschluss besteht noch die Möglichkeit eines Austausches zwischen dem Publikum und den Wissenschaftler:innen.

In Bremen gibt es pro Donnerstag zwei Vorträge in verschiedenen Kneipen.
Am 12. Oktober startet das Programm mit zwei englischen Programmpunkten. Amrita Suresh und Manuel Meder von der Uni Bremen berichten im „Eichkater“ am Hulsberg über robotergestützte Besiedelung des Mars und Dr. Jessica Hargreaves vom MARUM spricht in der Kneipe „Helga“ darüber, wie man an Korallenriffen die Temperaturschwankungen der letzten 400 Jahre ablesen kann.
In der darauffolgenden Woche erklärt Dr. Wilken Seemann von der Uni Bremen, warum Halbleiter nicht schwitzen können und damit das Überhitzen von Computerchips verhindern, während Dr. Margrit Kaufmann und Schirin Al-Madani von ihrem kooperativen Studienforschungsprojekt der Universität Bremen mit dem Bremer Rat für Integration erzählen, und wie und weshalb Menschen als „fremd“ wahrgenommen werden.
Am 26. Oktober geht es im Vortrag von Marion Jespersen vom Max-Planck-Institut um uralte Mikroben, die zum Überleben energieeffiziente Wege beschreiten. Zeitgleich berichten Wiebke Brinkmann und Isabelle Kein vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) an der Uni Bremen über künstliche Intelligenz im All.
Am folgenden Donnerstag geht es beim Vortrag von Peter Steiglechner vom Leibniz-Zentrum für Marine Tropenforschung darum, wie sich Meinungen, beispielsweise zur Klimadebatte bilden, und Dr. Cyprien Verseux vom MAPEX Center for Materials and Processes erklärt auf Englisch, was grüne Mikroben für den roten Planeten Mars bedeuten.
An weiteren Abenden berichten Forscherinnen und Forscher aus Bremen beispielsweise darüber, was es mit dem Begriff „indiqueer“ auf sich hat, wie Anziehung im Güterverkehr funktioniert, ob Bewegung Schmerzen verstärkt oder verringert oder warum wir neue Ansätze für das Verständnis der Motivation junger Nachwuchskräfte benötigen.

Der Eintritt zu allen Veranstaltungen jeweils donnerstags um 20.30 Uhr ist frei. Nähere Informationen zum Programm gibt es unter www.sciencegoespublic.de. In den sozialen Netzwerken ist die Reihe unter #ScienceGoesPublic zu finden. Veranstalter von „Science goes public“ sind die Erlebnis Bremerhaven GmbH im Auftrag der „Pier der Wissenschaft“ und die WFB Wirtschaftsförderung Bremen GmbH für die Hansestadt Bremen.

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]]> https://www.raumfahrer.net/forscherinnen-der-universitaet-graz-entwickeln-methode-um-sonnenausbrueche-vorherzusagen/ Sat, 15 Jul 2023 14:26:00 +0000 https://www.raumfahrer.net/?p=129722 Sonneneruptionen sind spektakuläre Ausbrüche von Materie und Strahlung und können massive Auswirkungen auf die Erde haben, indem sie beispielsweise Satelliten stören. Forscher:innen der Universität Graz und des Skoltech Institute in Moskau haben eine Methode entwickelt, um solche Ereignisse besser vorhersagen zu können. Eine Presseaussendung der Universität Graz. Quelle: Universität Graz. 13. Juli 2023. 13. Juli […]

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]]> Sonneneruptionen sind spektakuläre Ausbrüche von Materie und Strahlung und können massive Auswirkungen auf die Erde haben, indem sie beispielsweise Satelliten stören. Forscher:innen der Universität Graz und des Skoltech Institute in Moskau haben eine Methode entwickelt, um solche Ereignisse besser vorhersagen zu können. Eine Presseaussendung der Universität Graz.

Quelle: Universität Graz. 13. Juli 2023.



13. Juli 2023 – Mithilfe von künstlicher Intelligenz ist es den Wissenschaftler:innen der Universität Graz und des Skoltech Institute in Moskau gelungen, das Magnetfeld in den oberen Schichten der Sonnenatmosphäre zu simulieren, in denen Eruptionen entstehen. „In diesen Bereichen sind Messungen nicht möglich. Wir brauchen daher Modellierungen, um die Vorgänge beschreiben und verstehen zu können“, erklärt Hauptautor Robert Jarolim vom Institut für Physik der Universität Graz.

Um Vorhersagen treffen zu können, beobachten und messen die Forscher:innen die Sonnenflecken. „Das sind Gebiete mit sehr starkem Magnetfeld“, sagt Jarolim. Diese Daten werden mittels künstlicher Intelligenz mit physikalischen Modellen kombiniert, um die Vorgänge in den oberen Schichten der Sonnenatmosphäre zu simulieren.

Bisher dauerte dieser Vorgang viele Stunden. „Mit unserer Methode konnten wir die Dauer der Berechnung deutlich reduzieren. Das ermöglicht es uns, fast in Echtzeit neue Daten einzupflegen und dadurch können wir Sonnenstürme wesentlich besser vorhersagen, die auf die Erde treffen“, unterstreicht der Astrophysiker.

Die Ergebnisse der Simulationen verbessern das Verständnis für das Magnetfeld der Sonne und das Weltraumwetter. Damit sind sie auch für die Raum- und Luftfahrt bedeutend, ergänzt Jarolim: „Bereits wenige Minuten nach einer Sonneneruption kommen hochgeladene Teilchen auf der Erde an. Diese sind eine Gefahr für Astronaut:innen und können ein erhöhtes Strahlungsrisiko für Flugzeugpassagiere bedeuten.“

Publikation
R. Jarolim, J. K. Thalmann, A. M. Veronig, T. Podladchikova. Probing the solar coronal magnetic field with physics-informed neuronal networks. Nature Astronomy, Volume 7, No. 6, 2023
https://www.nature.com/articles/s41550-023-02030-9

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