Robert Klatt
Eine selbstlernende Künstliche Intelligenz (KI) hat anhand von Bildern der chinesischen Mondmissionen Chang’e 1 und 2 109.000 zuvor unbekannte Mondkrater identifiziert.
Changchun (China). Die fehlende Atmosphäre des Mondes sorgt dafür, dass selbst kleine Meteoriten deutliche Einschlagskrater im lunaren Regolith hinterlassen. Aufgrund des Fehles von Wind, Wasser, Erosion und Vegetation bleiben diese Krater für Milliarden Jahre erhalten. Für die Astronomie sind die Einschlagskrater des Mondes deshalb wichtige Informationen, die auch Rückschlüsse auf die übrige Geschichte unseres Sonnensystems erlauben.
Es ist deshalb für die Forschung essenziell eine möglichst genaue Übersicht über die Krater des Mondes zu haben. Bisher konnte die Internationale Astronomische Union (IAU) seit 1919 mit 9.137 lunarer Kratern aber nur einen Bruchteil aller Krater des Mondes erfassen.
Problematisch dabei ist vor allen, dass die stark unterschiedlichen Formen- und Größen und die bloße Menge der Krater eine automatische Auswertung von Fotos der Mondoberfläche erschwert. Eine vollständige Karte der Mondkrater existiert aus diesem Grund bisher nicht.
Nun haben Wissenschaftler um Chen Yang von der Jilin Universität in Changchun ein künstliches neuronales Netzwerk entwickelt, das automatische Mondkrater auf Bildern, die die chinesischen Mondsonden Chang’e 1 und Chang’e 2 geschossen haben, erkennen kann.
Die Künstliche Intelligenz (KI) wurde dazu laut des im Fachmagazin Nature Communications publizierten Artikels mit 5.600 Aufnahmen in unterschiedlichen Auflösungen trainiert, in denen bekannte Mondkrater zuvor markiert wurden. Außerdem wurden der KI Geländemodelle der Gebiete als Lerndaten zur Verfügung gestellte. Anschließend erhielt die KI weitere Aufnahmen, auf der selbstständig neue Mondkrater markieren sollte.
Anhand der Bilder erkannte die KI 117.200 Krater mit einer Größe zwischen 0,9 und 5.323 Kilometern. 109.000 der lunaren Krater waren zuvor auf keine Karte vorhanden.
Yang: „Das sind fast 15 Mal mehr Krater, als zuvor identifiziert worden sind. 88,14 Prozent von ihnen haben einen Durchmesser kleiner als zehn Kilometer.“
Ein Vergleich mit vorhandenen Datenbanken ergab eine hohe Übereinstimmung der Ergebnisse der KI und der bereits zuvor von Menschen kartierten Mondkratern. Bei Kratern zwischen einem und 20 Kilometern hat die KI einen deutlich „besseren Blick“ für die Kratererkennung als Astronomen. Eine weitere Analyse zeigte außerdem, dass der lernfähige Algorithmus auch das Alter der etwa 19.000 größeren Krater anhand ihrer typischen Merkmale richtig bewerten kann.
Die bisherigen Ergebnisse belegen laut den Wissenschaftlern, dass das System zur sich Erstellung einer umfassenden Karte des Mondes vor allem im äquatorialen und mittleren Bereich eignet. Grundsätzlich kann die Technologie aber auch zur Kartierung anderer Planeten genutzt werden.
Yang: „Das Prinzip könnte auch auf andere Himmelskörper im Sonnensystem angepasst werden wie beispielsweise Mars, Merkur, Venus, Vesta oder Ceres und mehr semantische Information aus den Daten extrahieren als die üblichen manuellen Analysemethoden.“
Nature Communications, doi: 10.1038/s41467-020-20215-y
