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Wundersame Informationsfeldtheorie
Gewusst wie: schlechte Daten, gute Bilder

Der ESA-Satellit Gaia misst von über einer Milliarde Sternen in der Milchstraße Position und Farbe. Eine Gruppe um Torsten Enßlin vom Max-Planck-Institut für Astrophysik in Garching hat aus diesen Daten nun die Verteilung von Staubwolken in unserer Galaxis rekonstruiert, die das Sternenlicht verfärben und schwächen.

Von Dirk Lorenzen | 22.06.2019
Die Verteilung von Staubwolken in der Milchstraße – rekonstruiert aus Gaia-Daten
Die Verteilung von Staubwolken in der Milchstraße – rekonstruiert aus Gaia-Daten (T.Ensslin/MPA)
Mithilfe der bildgebenden Software NIFTy haben die Astronomen alles nur erdenklich Mögliche aus den Daten herausgeholt. Denn eigentlich gab es nicht genug Daten, um die Verteilung des Staubes eindeutig zu ermitteln.
Doch die clevere Software – NIFTy bedeutet im Englischen so etwas wie flott oder patent – hat mit statistischen Annahmen manche Unsicherheit beseitigt. So gehen Torsten Enßlin und sein Team davon aus, dass sich der Staubgehalt nicht von einem Bildpunkt zum nächsten dramatisch ändert.
Software arbeitet enorm zuverlässig
Aus den Daten des ESA-Satelliten Gaia lassen sich nicht nur die Position und die Bewegung von Sternen ermitteln
Aus den Daten des ESA-Satelliten Gaia lassen sich nicht nur die Position und die Bewegung von Sternen ermitteln (ESA)
Die Software liefert nach der Berechnung nicht nur Bilder der Staubwolken, sondern gibt für jeden Bildpunkt auch noch an, mit welcher Wahrscheinlichkeit er die Wirklichkeit abbildet. Tests etwa mit künstlich erzeugten Wellen zeigen, dass NIFTy enorm zuverlässig arbeitet.
Die Astronomen verbessern das Programm, das aus Daten Bilder erstellt, immer weiter. Inzwischen zeichnen sich auch ganz irdische Anwendungen ab. In einer Kooperation mit der TU München wollen die Fachleute versuchen, mit der Astro-Software die Bildqualität bei computertomografischen Aufnahmen zu verbessern.
Im Idealfall lässt sich dann die Dosis an Röntgenstrahlung senken – das klingt geradezu himmlisch schön: Es gäbe trotz schlechterer Daten bessere Bilder.