KI verstehen

KI und Astronomie - Wie Künstliche Intelligenz den Blick ins All verändert


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Teleskope auf der Erde und im Weltraum liefern mehr Daten, als Astronomen je auswerten können. Deshalb hilft Künstliche Intelligenz bei der Suche nach Supernovas, fernen Galaxien und Planeten. Findet KI Antworten auf die großen Fragen des Universums? Fedi und Ralf sprechen darüber, wie Künstliche Intelligenz die Forschung beflügelt und Faszination für das große Schwarze weckt.

Das erwartet Euch in dieser Episode:

(00:00) 250.000 Dollar für einen Astronomie-Revolutionär
(04:37) Wie Technologie die Weltraumforschung verändert hat
(09:00) Von tausenden Terabyte Daten zum Bild eines Schwarzen Lochs
(13:34) KI modelliert Struktur und Evolution des Universums
(16:06) 3D-Inventur des Kosmos: Euclid-KI kategorisiert hunderttausende Galaxien
(18:53) Mit Langzeitmessungen auf der Suche nach Expoplaneten und Leben im All
(26:39) Astronomische Forschung mit KI muss nachvollziehbar sein
(27:35) KI im Planetarium macht Astronomie greifbar

Unsere Gesprächspartner in dieser Folge:

  • Dr. John Mather, Astrophysiker, Observational Cosmology Laboratory, Goddard Space Flight Center, NASA, Physik-Nobelpreisträger 2006
  • Prof. Dr. Daniel Grün, Professor für Astrophysik, Kosmologie und Künstliche Intelligenz, Ludwig-Maximilians-Universität München 
  • Tim Florian Horn, Direktor Archenhold-Sternwarte & Zeiss-Großplanetarium, Vorstand Stiftung Planetarium Berlin

Mehr zum Thema in der Deutschlandfunk App:

  • KI verstehen: KI und Wetter – Wie Künstliche Intelligenz die Wettervorhersage verbessert
  • Podcast und Newsletter: Die Sternzeit im Deutschlandfunk
  • Buchkritik: "Die 42 größten Rätsel der Astronomie" von Ilja Bohnet

Weiterführende Links:

  • Spektrum-Artikel und Podcast: Planet 9 aus dem All - Suche nach der verborgenen Welt
  • The Astronomical Journal (englisch): Matteo Paz publiziert die Entdeckung von mehr als 1,5 Millionen Galaxien mit Hilfe von KI
  • NatGeo-Artikel: Künstliche Intelligenz verändert die Suche nach Leben im All

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