Dunkle Materie hält das Universum zusammen und dunkle Energie lässt es sich ausbreiten. Kosmologen wollen daher genau wissen, wieviel der beiden Arten es gibt, wie die Eidgenössische Technische Hochschule Zürich (ETH), in einer Mitteilung erklärt. Forscher der ETH haben nun einen Weg gefunden, die Standardmethoden zur Schätzung des Gehalts an dunkler Materie im Universum zu verbessern. Sie verwendeten dazu innovative Algorithmen für maschinelles Lernen, welche viel mit jenen Algorithmenen gemeinsam haben, die von Facebook für die Gesichtserkennung benutzt werden.
In Aufnahmen des Nachthimmels gibt es zwar keine Gesichter zu erkennen. Allerdings suchen Kosmologen nach etwas ganz Ähnlichem, wie ETH-Forscher Thomas Kacprzak erklärt. „Facebook benutzt seine Algorithmen, um in Bildern Augen, Münder oder Ohren zu finden; wir benutzten unsere, um nach den charakteristischen Anzeichen von dunkler Materie und dunkler Energie zu suchen.“
Die Forscher haben Computer nun so programmiert, dass sich diese sich eigenständig beibringen konnten, wichtige Informationen aus Himmelkarten zu erkennen. Tests zeigten dabei, dass die neuronalen Netzwerke Werte finden konnten, die um 30 Prozent genauer waren als diejenigen, die mit herkömmlichen, auf menschengemachter Statistik basierenden Methoden erzielt wurden.
„Das ist das erste Mal, das solche Werkzeuge des maschinellen Lernens in diesem Zusammenhang verwendet wurden“, sagt ETH-Forscher Janis Fluri. „Wir glauben, dass diese Verwendung von maschinellem Lernen in der Zukunft noch viele Anwendungen haben wird.“ ssp
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