{"id":23436,"date":"2025-07-09T07:46:47","date_gmt":"2025-07-09T07:46:47","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/?post_type=blog&p=23436"},"modified":"2025-11-12T14:51:09","modified_gmt":"2025-11-12T14:51:09","slug":"wie-ki-dabei-half-neutrinos-aus-unserer-galaxie-zu-entdecken","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/blog\/wie-ki-dabei-half-neutrinos-aus-unserer-galaxie-zu-entdecken\/","title":{"rendered":"Wie KI dabei half, Neutrinos aus unserer Galaxie zu entdecken"},"content":{"rendered":"\n

Neutrinos aus unserer Galaxie, der Milchstra\u00dfe, konnten vom IceCube-Neutrino-Observatorium \u2013 einem gro\u00dfen unterirdischen Neutrinodetektor am S\u00fcdpol \u2013 nachgewiesen werden. Und das mithilfe neuer Methoden der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI).<\/strong><\/p>\n\n\n\n

IceCube erzeugt st\u00e4ndig riesige Datenmengen, die zum Gro\u00dfteil aus unerw\u00fcnschtem Hintergrundrauschen bestehen. Um diese Daten zur Erforschung astrophysikalischer Objekte zu nutzen, muss so viel Rauschen wie m\u00f6glich daraus entfernt werden. Anschlie\u00dfend m\u00fcssen die Eigenschaften der nachgewiesenen Neutrinos anhand der bereinigten Daten rekonstruiert werden. Die neuen KI-Werkzeuge verbessern die Datenanalyse \u2013 insbesondere bei der Entfernung von Hintergrundrauschen und der Rekonstruktion der Eigenschaften der Neutrinos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Milchstra\u00dfe<\/h2>\n\n\n\n

Die Milchstra\u00dfe ist die Galaxie, in der sich unser Sonnensystem und die Erde befinden. Sie besteht aus Milliarden von Sternen sowie aus Gas, Staub und Dunkler Materie und hat eine spiralf\u00f6rmige Struktur mit mehreren Armen, die sich um ihr Zentrum winden. Von der Erde aus erscheint sie wie ein leuchtendes, milchiges Band am Himmel. Dieses Band entsteht durch die dichte Ansammlung von Sternen in der Milchstra\u00dfe. Trotzdem sind die Sterne in einer Galaxie im Alltagsverst\u00e4ndnis immer noch sehr weit voneinander entfernt.<\/p>\n\n\n\n

Unsere Galaxie sendet elektromagnetische Strahlung in vielen verschiedenen Wellenl\u00e4ngen aus. Durch deren Nachweis und Untersuchung k\u00f6nnen wir mehr \u00fcber die Struktur der Milchstra\u00dfe und die verschiedenen Quellen elektromagnetischer Strahlung erfahren. Indem man eine Galaxie untersucht, lernen Forschende auch, wie Galaxien im Allgemeinen entstehen.<\/p>\n\n\n\n

Doch es gibt ein Problem bei der Nutzung elektromagnetischer Strahlung zur Erforschung der Milchstra\u00dfe: Diese Strahlung kann auf ihrem Weg zur Erde mit Materie wechselwirken, dabei absorbiert werden oder ihre Wellenl\u00e4nge ver\u00e4ndern.<\/p>\n\n\n\n

Eine L\u00f6sung f\u00fcr dieses Problem ist der Einsatz von Neutrinos als Botenteilchen. Sie entstehen vermutlich in der Milchstra\u00dfe in teilweise denselben Prozessen wie elektromagnetische Strahlung \u2013 und bieten dabei einige Vorteile gegen\u00fcber dieser.<\/p>\n\n\n\n

Neutrinos<\/h2>\n\n\n\n

Neutrinos sind extrem leichte Teilchen, die nur sehr schwach mit Materie wechselwirken. Dadurch k\u00f6nnen sie aus Bereichen des Universums entkommen, aus denen selbst elektromagnetische Strahlung nicht herauskommt \u2013 und erm\u00f6glichen uns Einblicke in Regionen, die auf andere Weise nicht erforschbar sind. Da sie im Gegensatz zu Elektronen und Protonen keine elektrische Ladung tragen, werden sie auch nicht durch Magnetfelder abgelenkt, die sie auf ihrem Weg zur Erde durchqueren. Deshalb l\u00e4sst sich ihre Herkunftsrichtung direkt aus der Flugbahn bestimmen. Au\u00dferdem werden sie \u2013 anders als Photonen \u2013 nicht absorbiert.<\/p>\n\n\n\n

Das IceCube-Neutrino-Observatorium<\/h2>\n\n\n\n

Das IceCube-Neutrino-Observatorium<\/a> ist ein Experiment am S\u00fcdpol, das seit 2011 Neutrinos beobachtet. Der Detektor befindet sich unter der Erdoberfl\u00e4che im antarktischen Eis in bis zu 3 Kilometern Tiefe. Er detektiert das Licht, das entsteht, wenn Neutrinos mit dem antarktischen Eis wechselwirken.<\/p>\n\n\n\n

Wenn ein Neutrino den Detektor durchquert, interagiert es mit dem Eis und erzeugt Sekund\u00e4rteilchen. Diese \u201efliegen\u201c fast in dieselbe Richtung wie das Neutrino. Wenn sie sich sehr schnell bewegen, senden die Atome entlang ihrer Bahn Licht aus, das vom Experiment erfasst wird. Wird ein eintreffendes Teilchen auf diese Weise nachgewiesen, spricht man von einem Ereignis.<\/p>\n\n\n\n

Filtern der astrophysikalischen Neutrinos<\/h2>\n\n\n\n

St\u00e4ndig durchqueren unz\u00e4hlige Neutrinos den Detektor \u2013 aber nur wenige davon interagieren \u00fcberhaupt mit ihm. Gleichzeitig erzeugen zahlreiche andere \u201eHintergrundteilchen\u201c eine gewaltige Zahl von Ereignissen. Es w\u00e4re unm\u00f6glich, alle diese Ereignisse zu speichern \u2013 daf\u00fcr w\u00e4ren enorme Speicherkapazit\u00e4ten und Rechenressourcen n\u00f6tig. Deshalb m\u00fcssen die relevanten Ereignisse \u2013 die sogenannten Signale \u2013 herausgefiltert und die irrelevanten \u2013 der sogenannte Hintergrund \u2013 entfernt werden.<\/p>\n\n\n\n

Das Hauptziel von IceCube ist es, Neutrinos aus dem Weltall zu detektieren, die astrophysikalischen Neutrinos. Sie stellen in diesem Fall das Signal dar. St\u00e4ndig wird jedoch ein riesiger Hintergrund anderer Teilchen registriert, haupts\u00e4chlich Myonen und Neutrinos, die durch Wechselwirkungen von kosmischer Strahlung mit der Erdatmosph\u00e4re entstehen. Diese nennt man atmosph\u00e4rische Myonen und atmosph\u00e4rische Neutrinos. Ein Myon ist eine schwerere Version des Elektrons. Es verh\u00e4lt sich \u00e4hnlich, zerf\u00e4llt aber schnell in andere Teilchen. Um die Dimensionen zu verdeutlichen: Auf ein astrophysikalisches Neutrino kommen etwa 100 Millionen Myonen. Um astrophysikalische Neutrinos zu untersuchen, muss dieses eine Neutrino aus all den Myonen und anderen Hintergrundteilchen herausgefiltert werden.<\/p>\n\n\n\n

Rekonstruktion der beobachteten Neutrinos<\/h2>\n\n\n\n

Um Informationen \u00fcber die Herkunft der astrophysikalischen Neutrinos zu gewinnen, m\u00fcssen ihre Eigenschaften \u2013 etwa ihre Energie und ihre Einfallsrichtung \u2013 rekonstruiert werden. Das sollte m\u00f6glichst zeitnah nach der Detektion geschehen, damit man die Daten mit Informationen anderer Teleskope kombinieren kann. Am S\u00fcdpol sind jedoch die Rechenressourcen f\u00fcr eine schnelle Rekonstruktion begrenzt.<\/p>\n\n\n\n

Neue Deep-Learning-Tools<\/h2>\n\n\n\n

Forschende der IceCube-Kollaboration an der TU Dortmund<\/a> haben nun ihre Analysetools mithilfe von Machine Learning weiterentwickelt \u2013 insbesondere durch den Einsatz von Convolutional Neural Networks (CNNs). Diese neuen Werkzeuge dienen dazu, Signalereignisse aus den Hintergrundereignissen herauszufiltern und die Energien sowie die Herkunftsrichtungen der identifizierten Neutrinos zu rekonstruieren.<\/p>\n\n\n\n

Einmal trainiert, sind Machine-Learning-Methoden recheneffizient \u2013 sie ben\u00f6tigen also weniger Rechenleistung und liefern 100- bis 1000-mal schneller Ergebnisse als die bisherigen Standardmethoden zur Rekonstruktion in IceCube. Durch diese k\u00fcrzere Laufzeit k\u00f6nnen komplexere und leistungsf\u00e4higere Filterstrategien eingesetzt werden, die mehr als 20-mal so viele Ereignisse erhalten wie fr\u00fchere Verfahren. Das ist ein enormer Vorteil, denn das Ziel ist es, m\u00f6glichst viele Signale zu behalten und m\u00f6glichst viele Hintergrundereignisse zu verwerfen. Es ist also wichtig, Signale und Hintergrundereignisse so pr\u00e4zise wie m\u00f6glich voneinander zu unterscheiden, ohne unn\u00f6tig Signale zu verlieren. Die h\u00f6here Zahl an erhaltenen Ereignissen ergibt sich durch verschiedene Effekte \u2013 etwa durch das Beibehalten von Ereignissen n\u00e4her am Rand des Detektors.<\/p>\n\n\n\n

Die neuen Machine-Learning-Methoden liefern zudem eine Winkelaufl\u00f6sung, die bis zu doppelt so gut ist wie die vorherige. Damit kann die Richtung, aus der das Neutrino stammt, sowie andere Eigenschaften deutlich genauer rekonstruiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Derselbe Genauigkeitsgewinn h\u00e4tte sonst nur durch eine Verl\u00e4ngerung der Beobachtungszeit des IceCube-Observatoriums um 75 Jahre erreicht werden k\u00f6nnen. Das h\u00e4tte jedoch zus\u00e4tzlich 500 Millionen US-Dollar gekostet \u2013 ein Gro\u00dfteil dieses Betrags wurde durch den Einsatz von Maschinellem Lernen eingespart.<\/p>\n\n\n\n

Ergebnisse<\/h2>\n\n\n\n

Mit diesen neuen Methoden wurden zehn Jahre an Daten des IceCube-Neutrino-Observatoriums \u2013 von Mai 2011 bis Mai 2021 \u2013 analysiert, um nach astrophysikalischen Neutrinos aus der Milchstra\u00dfe zu suchen. Fr\u00fchere Studien waren nicht in der Lage, ein solches Signal in relevantem Ausma\u00df zu messen. In der aktuellen Untersuchung, basierend auf den Arbeiten der Gruppe Prof. Dr. Dr. Wolfgang Rhode<\/a>, Chair des Forschungsbereichs Physik<\/a> am Lamarr-Institut, konnte nun endlich ein Neutrinofluss aus der Milchstra\u00dfe beobachtet werden. Oder anders gesagt: Wir konnten die Milchstra\u00dfe erstmals durch die Neutrinobrille sehen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Das IceCube-Neutrino-Observatorium konnte erstmals Neutrinos aus der Milchstra\u00dfe nachweisen. M\u00f6glich wurde das durch neue KI-Tools, die eine genauere Analyse der beobachteten Ereignisse erlaubten.<\/p>\n","protected":false},"author":14,"featured_media":23432,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"blog-category":[1416,390],"blog-tag":[1450,1456,1527],"class_list":["post-23436","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-alle-blogbeitraege","blog-category-grundlagen","blog-tag-astrophysik","blog-tag-cnns-de","blog-tag-ki-in-der-physik"],"acf":[],"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/23436","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/14"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/23436\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/23432"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=23436"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=23436"},{"taxonomy":"blog-tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-tag?post=23436"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}