DFG-Förderung: KI für die Erforschung des Universums

Ganzhimmelskarte der Milchstraße mit astrophysikalischen Signalquellen und wissenschaftlichen Datenvisualisierungen zur KI-gestützten Forschung an kosmischer Materie und hochenergetischen Phänomenen.
Visualisierung astrophysikalischer Signalquellen am Himmel, die die datenintensive Forschung im Sonderforschungsbereich 1491 unter der Leitung von Prof. Dr. Julia Tjus veranschaulicht.

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat die Förderung des Sonderforschungsbereichs 1491 „Cosmic Interacting Matter – From Source to Signal“ für weitere vier Jahre bewilligt. Der Forschungsverbund unter Leitung der Astroteilchenphysikerin Prof. Dr. Julia Tjus untersucht einige der energiereichsten Prozesse im Universum. Die zweite Förderphase beginnt im Juli 2026. Tjus ist zugleich Associated Principal Investigator am Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence.

Den energiereichsten Prozessen auf der Spur

Der Sonderforschungsbereich erforscht, wie hochenergetische Teilchen, Strahlung und Magnetfelder im Kosmos miteinander wechselwirken. Im Mittelpunkt stehen Fragen, die die Astrophysik seit Jahrzehnten beschäftigen: Wo entstehen kosmische Teilchen mit extremen Energien? Wie breiten sie sich durch das Universum aus? Und welche Rolle spielt Dunkle Materie dabei?

Um diesen Phänomenen auf die Spur zu kommen, führen die Forschenden Beobachtungsdaten aus unterschiedlichen Quellen zusammen. Dieser sogenannte Multimessenger-Ansatz verbindet Informationen etwa aus Gamma- und kosmischer Strahlung, Neutrino-Detektoren und astronomischen Beobachtungen. Erst das Zusammenspiel dieser Signale ermöglicht ein umfassenderes Bild der zugrunde liegenden Prozesse.

Mit KI vom Messsignal zum Modell des Universums

Mit der Verlängerung der Förderung soll insbesondere die Verbindung zwischen theoretischen Modellen, Teilchenphysik und Beobachtungsdaten weiter ausgebaut werden. Dabei entstehen große und komplexe Datensätze, deren Auswertung zunehmend leistungsfähige rechnergestützte Verfahren erfordert. Methoden des Maschinellen Lernens helfen beispielsweise dabei, Muster in Messdaten zu erkennen, astrophysikalische Prozesse zu modellieren oder Simulationen effizienter auszuwerten.

Der Sonderforschungsbereich bewegt sich an der Schnittstelle von Astroteilchenphysik, datenintensiver Modellierung und Künstlicher Intelligenz. Damit werden Fragestellungen berührt, die auch für die Entwicklung moderner KI-Methoden von Bedeutung sind.

Bedeutung über die Astrophysik hinaus

Moderne Teleskope und Detektoren liefern heute Datenmengen, die vor wenigen Jahren noch unvorstellbar gewesen wären. Die Herausforderung besteht nicht allein darin, diese Informationen zu sammeln, sondern sie sinnvoll miteinander zu verknüpfen und wissenschaftlich auszuwerten. Fortschritte in der Astrophysik entstehen daher zunehmend im Zusammenspiel von Fachwissenschaft, Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz.

Die Verlängerung des Sonderforschungsbereichs 1491 unterstreicht die wissenschaftliche Relevanz dieser Forschung und zeigt, wie datengetriebene Methoden dazu beitragen, grundlegende Fragen über die Entstehung und Entwicklung unseres Universums zu untersuchen.

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