Maschinelles Lernen: Die Nadel im Heuhaufen finden

Schnelle Radioblitze (FRBs) sind eine Art außergewöhnlicher Radioblitze mit einer momentanen Helligkeit, die mehrere hundert Millionen Mal so groß ist wie die der Sonne. Sie sind in den letzten Jahren ebenso wie Gravitationswellen ein heißes Thema der astronomischen Forschung gewesen. Sie können extrem hohe Energiemengen in einer Zeit freisetzen, die hundertmal schneller ist, als Sie blinzeln können.

Schematische Darstellung schneller Radioblitze ▏ Quelle: Danielle Futselaar

Von welcher Art Himmelskörper stammte diese beispiellose, mysteriöse Explosion? Unter welchen extremen Bedingungen sind sie entstanden? Dies hat das Interesse vieler Astronomen geweckt. Nach mehr als zehn Jahren Forschung haben Wissenschaftler beachtliche Durchbrüche bei der Beobachtung erzielt und für viele Überraschungen gesorgt. Der Ursprung und der Explosionsmechanismus schneller Radioblitze bleiben jedoch ungelöste Rätsel, die dringend gelüftet werden müssen.

"Volkszählung"

Es gibt viele Möglichkeiten, schnelle Radioblitze zu untersuchen, aber zuerst müssen Sie sie finden. Je mehr, desto besser! Schnelle Radioblitze sind hunderte Male schneller als ein Wimpernschlag, daher sind Beobachtungen mit hoher Zeitauflösung entscheidend. Australiens 64-Meter-Radioteleskop Parkes hat große Beiträge geleistet. Sein Vorteil liegt in seinen kontinuierlichen Mehrstrahluntersuchungen mit hoher Zeitauflösung seit 25 Jahren. Der weltweit erste schnelle Radioblitz wurde 2007 von Parkes entdeckt.

Parkes-Teleskop mit Blick auf ▏Bildquelle: aussietowns.com

Doch Beobachtung allein genügt nicht. Da schnelle Radioblitze weit entfernt sind, ist die Signalstärke, die sie zur Erde übertragen, viel schwächer als die Strahlung von Bluetooth-Kopfhörern. Es ist sehr schwierig, sie aus dem Hintergrundrauschen des Instruments und den vom Menschen verursachten elektromagnetischen Störungen herauszuhören. Aus diesem Grund wurden die Radiobeobachtungen auch so viele Jahre lang fortgesetzt, bis im Jahr 2007 der erste schnelle Radioblitz entdeckt wurde.

Gibt es also in Parkes‘ historischen Daten unentdeckte schnelle Radioblitze?

Ein gemeinsames Forschungsteam unter der Leitung von Forschern des Purple Mountain Observatory beschloss, die „Haushaltsregistrierung“ dieser historischen Daten zu überprüfen. Harte Arbeit zahlt sich aus. Wie erwartet wurden in Parkes‘ Daten von 1997 bis 2001 zwei neue schnelle Radioblitze gefunden, was als erster Erfolg gewertet wurde. Aber was ist mit den erstaunlichen 560 Millionen mutmaßlichen Signalen, die darauf folgen?

Unter diesen vermuteten Signalen befinden sich viele Störungen und künstliche Signale. Diese helleren, echten schnellen Radioblitze werden aufgrund ihrer hohen Zuverlässigkeit zuerst herausgesucht. Das verbleibende Signal kann jedoch nur von erfahrenen Astronomen mit herkömmlichen Methoden mit bloßem Auge identifiziert werden. Selbst wenn wir uns täglich 30.000 Bilder ansehen könnten, bräuchte es 50 Jahre ununterbrochener Arbeit, um alle 560 Millionen vermuteten Signale durchzusehen, was offensichtlich eine unmögliche Aufgabe ist!

Künstliche Signale (oben) und schnelle Radioblitze (unten) erscheinen als ähnliche helle Streifen auf Zeit-Frequenz-Diagrammen. ▏Bildquelle: Autor/oben; Natur/Boden

Die Big-Data-Herausforderung der Astronomie

Solche ärgerlichen Probleme sind in der Astronomie keine Seltenheit. Mit der Weiterentwicklung der Beobachtungstechnologie steht die moderne Astronomie vor der Herausforderung, mit großen Datenmengen umzugehen.

Die Genauigkeit der Aufzeichnungen von Parkes war 1997 noch immer sehr gering, die täglichen Beobachtungsdaten lagen jedoch immer noch bei etwa 10 GB. Heutzutage können moderne Radioteleskope wie das chinesische Sky Eye (FAST) innerhalb einer Stunde Daten im TB-Bereich erzeugen und benötigen Hochleistungsserver zur Speicherung und Verarbeitung der Daten. Wenn Moores Gesetz in Zukunft nicht mehr gilt, werden die Astronomen dieses Spiel wohl verlieren.

Für die Verarbeitung astronomischer Daten werden große Server benötigt. Bildquelle: must.edu.mo

Beseitigen Sie den Ballast und bewahren Sie die Essenz

Allerdings sind nicht alle Daten wertvoll genug. Angesichts der Herausforderungen im Zusammenhang mit Big Data müssen wir eine Reihe von Methoden entwickeln, um wirklich wertvolle Daten zu prüfen und aufzuzeichnen.

Der erste Schritt besteht darin, auf Grundlage der 560 Millionen vermuteten Signale eine einzelne Pulsdatenbank zu erstellen, die Informationen wie Ankunftszeit und Beobachtungsparameter enthält, um eine Grundlage für zukünftige Beobachtungen, Vergleiche und Forschungen zu schaffen.

Diese Datenbank ist wie eine Goldmine, die darauf wartet, abgebaut zu werden, und es wird dringend eine Methode zur Datenanalyse benötigt, um das „wahre Gold“ daraus zu gewinnen.

Maschinelles Lernen

Ausgehend von diesem neuen Ausgangspunkt der Parkes-Einzelpulsdatenbank besteht der nächste Schritt in der Einführung des maschinellen Lernens, einer Methode zur Implementierung künstlicher Intelligenz (KI), die sich in den letzten Jahren rasant entwickelt hat.

Heutzutage ist im Alltag häufig eine Gesichtserkennung erforderlich, bei der Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz kommen. Die Arbeit der Astronomen ist vergleichbar mit dem Trainieren einer Maschine, die aus einer Gruppe von über 500 Millionen Hunden einige Katzen herauspicken kann, mit dem Unterschied, dass schnelle Radioblitze hinsichtlich der Morphologie und der Sammlung von Trainingsproben schwieriger sind als Katzen und Hunde.

Witze über künstliche Intelligenz ▏Quelle: hornydragon.blogspot.com

Die Forscher verwendeten einen Bilderkennungsalgorithmus namens „Residual Neural Network“, um die Bildgröße durch Heruntersampling der Bildrate zu reduzieren. Gleichzeitig verringerten sie die Anzahl der zu überprüfenden Bilder erheblich, indem sie die Ankunftszeit und Streuung verdächtiger Signale überprüften. Schließlich wurden mithilfe des trainierten Modells 81 neue Kandidaten für schnelle Radiobursts in der Datenbank gefunden.

Diese 81 Kandidaten ähneln früheren FRBs in vielen Eigenschaften. Sie weisen beispielsweise eine ähnliche Energie- und Burstbreitenverteilung auf, was ihre Authentizität stark unterstützt.

Gleichzeitig weisen die neu entdeckten Kandidatenproben im Vergleich zu den vorhandenen Proben schneller Radioblitze einen höheren Anteil am unteren Energieende auf. Dies bedeutet, dass bei früheren Suchmethoden möglicherweise eine große Zahl von Ereignissen mit niedriger Energie übersehen wurde. Dies sollte die Suche nach Signalen mit niedrigem Signal-Rausch-Verhältnis verstärken.

Vergleich von 81 neuen Kandidaten mit früheren schnellen Radioblitzen ▏ Bildquelle: Autor

Mit dieser Arbeitsreihe wurde ein guter Versuch unternommen, die Big-Data-Herausforderungen im Bereich der astronomischen transienten Quellen zu lösen und außerdem eine Lösung für das effiziente Abfangen wertvoller Daten für das im Bau befindliche Square Kilometer Array (SKA) bereitzustellen. In Zukunft werden sowohl FAST als auch SKA eine höhere Empfindlichkeit erreichen und noch erstaunlichere Datenmengen liefern. Sie stellen extrem hohe Anforderungen an die Signalabschirmung. Das gemeinsame Forschungsteam unter der Leitung von Forschern des Purple Mountain Observatory plant, weiterhin Verfahren zur Verarbeitung transienter Quelldaten zu entwickeln, die auf diese fortschrittlichen Geräte angewendet werden können, um noch mehr wertvolle Signale zu entdecken.

SKA-Konzeptdiagramm ▏ Quelle: Wikipedia

Quellen:

[1] 81 neue Kandidaten für schnelle Radioausbrüche im Parkes-Archiv. Yang et al. 2021, MNRAS stab2275

[2] Parkes vorübergehende Ereignisse. I. Datenbank mit Einzelimpulsen, ersten Ergebnissen und fehlenden schnellen Radioblitzen. Zhang et al. 2020, APJS 249 14

Über den Autor

Tang Zhenfan

Doktorand in der High Energy Time Domain Astronomy Group des Purple Mountain Observatory, Chinesische Akademie der Wissenschaften. Forschungsrichtung: Beobachtung und Datenverarbeitung von transienten Radioquellen.

Zhang Songbo

Postdoktorand am China-Australia Joint Astronomical Research Center (ACAMAR). Forschungsgebiete: Beobachtung von Radiotransienten, Datenverarbeitung und theoretische Forschung.

Rotierender Chefredakteur: Du Fujun

Herausgeber: Wang Kechao