Das fehlende Himmelskartografische Bild
8. Oktober 2026Hier erklärt Brice Ménard, ein Astrophysiker an der Johns Hopkins University und Forscher bei Anthropic, wie er mit Claude Science zusammenarbeitete, um die erste vollständige Karte des Himmels im UV-Licht zu erstellen. Die Karte wird ein wertvolles Bildungsinstrument sein, das Studenten ermöglicht, die reiche Struktur der Milchstraße in diesem Wellenlängenbereich detailliert zu sehen.
Das gesamte Himmel, mit dem galaktischen Zentrum in der Mitte, im Ultraviolettbereich (durch die Kombination von fern-UV 154 nm und nahe-UV 232 nm). Etwa ein Drittel dieser Karte, einschließlich eines großen Teils der galaktischen Ebene, wurde mit Claude Science mittels der in diesem Beitrag beschriebenen Methode vorhergesagt. Zusätzliche Schichten der Karte kennzeichnen jedes Pixel als „gemessen“ oder „vorhergesagt“ und liefern Unsicherheitsberechnungen; Sie können sie hier sehen.
Wenn ich Astrophysik unterrichte, beginne ich oft damit, meinen Studenten zu zeigen, dass der Himmel je nach Wellenlänge, in der man ihn beobachtet, völlig anders aussieht. Jede Wellenlänge bringt andere Merkmale zum Vorschein. Im sichtbaren Licht sehen wir hauptsächlich Sterne. Wenn man auf Infrarot umschaltet, wird das Leuchten winziger Staubpartikel sichtbar, die sich entlang des Milchstrahls konzentrieren. In Radiosignalen verschwinden die Sterne und der Staub, und das Wasserstoffgas – die Rohstoffe, aus denen neue Sterne entstehen – wird sichtbar. Und bei Röntgenstrahlen kann man gewalttätige Phänomene erkennen, wie zum Beispiel Sterne, die explodieren, oder Materie, die in einen Schwarzen Loch spiraltiert. Zusammen ermöglichen diese Eigenschaften Astronomen, zu verstehen, wie Gas zu Sternen zusammenfällt, wie Sterne den Galaxien Staub verleihen und wie Galaxien wie unsere ihre Form annehmen.
Wenn es um UV-Licht und wie dieses den von Sternenlicht beleuchteten Staub zeigt geht – von den Wolken um junge Sterne bis zu den Ringen, die durch Sternenexplosionen hinterlassen werden – muss ich immer mich entschuldigen. Die einzige UV-Karte, die ich zeigen konnte, war voller Löcher.
Warum gab es keinen vollständigen UV-Karten-Mappe
Das UV-Licht wird von der Ozonlage der Atmosphäre absorbiert, daher muss man ins Weltraum zu gehen, um das Universum im UV-Spektrum zu beobachten. In den letzten 50 Jahren haben Raumteleskope Teile des Himmels im UV-Bereich beobachtet und ihre Daten veröffentlicht. Doch viel bleibt noch unbeobachtet.
Das größte Datenset ist aus der GALEX-Mission der NASA stammend, die von 2003 bis 2013 lief und etwa zwei Drittel des Himmels in insgesamt 38.000 einzelnen Beobachtungen abbildete. Doch GALEX vermied absichtlich Orte mit sehr hellen Sternen, einschließlich jener auf der Ebene des Milchstrahls (dem flachen Diskus der Galaxie, wo die Sterne am dichtesten angeordnet sind), aufgrund des Risikos, die Detektoren des Satelliten zu beschädigen. Andere Weltraumteleskope, wie das von der NASA betriebene Swift und das von Südkorea betriebene FIMS/SPEAR, haben zusätzliche Daten erfasst, aber selbst in diesen kombinierten Datensätzen fehlen noch viele Teile.
Es gibt statistische Techniken, mit denen die fehlenden Daten geschätzt und ein vollständiger UV-Karten-Map des Himmels erstellt werden können. Doch die korrekte Durchführung dieser Arbeit erfordert Wochen intensiver Arbeit, einschließlich sorgfältiger Kalibrierungen auf der Ebene der einzelnen Pixel und komplexer, wiederholter Analysen. Es ist verständlich, dass Astrophysiker diese Art von Arbeit beiseitelegen, um anreichere Forschungsaufgaben zu erledigen. Die meisten Bereiche haben eine Reihe ähnlicher Projekte, die ein wichtiges Konzept erklären oder anderen Forschern helfen könnten – doch sie erreichen nie eine Position auf der Liste, die ausreicht, um fertiggestellt zu werden. Mit Claude ist es einfacher geworden, solche weniger wichtigen Aufgaben anzugehen.
Erstellen des fehlenden Kartenbildes
In diesem Sommer habe ich begonnen, eine vollständige UV-Karte des Himmels mit Claude Science zu erstellen. Die Anweisungen waren einfach formuliert, aber nicht auszuführen: Alle verfügbaren UV-Datensätze sammeln, sie auf einer gemeinsamen Skala anordnen, sie zu einer einzigen Karte zusammenfassen und jede Stelle des Himmels füllen, die kein UV-Teleskop je beobachtet hat.
Um dies zu erreichen, organisierte Claude eine Team von AI-Agenten. Zuerst suchten die Agenten im Internet nach öffentlich verfügbaren astronomischen UV-Surveys, bei denen jeweils eine riesige Sammlung von einzelnen Datenpunkten oder Bildern vorhanden war – Zehntausende von Bildern im Fall der NASA-GALEX-Mission – die über mehrere Jahre und unter unterschiedlichen Bedingungen aufgenommen wurden.
Nach dem Download der Daten mussten die Agenten jede Untersuchung intern konsistent gestalten, damit ein Bild, das in einem Zeitraum aufgenommen wurde, mit einem Bild, das in einem anderen Zeitraum aufgenommen wurde, verglichen werden kann. Dazu war besondere Aufmerksamkeit für die Regionen um helle Sterne erforderlich. Genauso wie die Sonne oder eine Straßenlampe auf ein Foto auf der Erde Glanz hinzufügen können, können Sterne auf ein Bild des Himmels, das von einem Weltraumteleskop aufgenommen wird, auch Glanz hinzufügen. Dieser Blick wurde entfernt, bevor das schwächere UV-Licht um die Sterne genau gemessen werden konnte. Viele Agenten, die parallel in verschiedenen Bereichen des Himmels arbeiteten, konnten diese Unterschiede ausgleichen.
Danach mussten die Erhebungen zusammengeführt werden. Die Datensätze wurden von verschiedenen Instrumenten auf unterschiedlichen Teleskopen erfasst, und jeder erfasst den ultravioletten Himmel etwas anders. Deshalb mussten sie miteinander kalibriert werden, mit gleicher Auflösung neu gezeichnet und in einen gemeinsamen Koordinatensystem übertragen werden, bevor sie in eine einzige Karte zusammengeführt werden konnten. Ich gab Claude Anweisungen auf hohem Niveau, wie dies zu tun sei, und Claude setzte eine Gruppe von Agenten für die Aufgaben ein.
Dann kam der schwierigste Teil: Die Lücken auf der Karte zu füllen. Ungefähr ein Drittel des Himmels wurde noch nie im UV-Licht beobachtet. Um diese leeren Stellen zu erklären, bat ich Claude Science, eine Technik namens Inpainting zu verwenden – ein häufiger Prozess in maschinellem Lernen. Dabei lernt ein Modell, das auf Millionen von Fotos trainiert wurde, wie jeder Teil eines Bildes mit seinem Umfeld verbunden ist, und nutzt dieses Wissen, um beschädigte oder fehlende Teile des Bildes wiederherzustellen.
Claude verband diese Methode mit zusätzlichen Informationen, die wir zur Verfügung hatten. Wo die UV-Daten fehlen, haben wir Beobachtungen bei anderen Wellenlängen – einschließlich sichtbarer, infraroter und Radiowellen. Mit den zwei Dritteln des Himmels… hat In UV-Mapping wurde festgestellt, wie die UV-Helligkeit mit diesen anderen Wellenlängen zusammenhängt. Anschließend wurde diese Beziehung auf den dritten Teil des Himmels angewandt, für den keine UV-Daten vorhanden sind, und geschätzt, wie dieser Bereich aussehen sollte und wie zuverlässig die Schätzung war.
Um zu überprüfen, wie genau die Vorhersagen des Modells waren, bat ich Claude, Regionen zu wählen, für die wir bereits UV-Daten haben, und diese bewusst zu verbergen, sodass die von Inpainting vorgesehenen leeren Stellen gefüllt werden. Das Modell musste das, was es gelernt hatte, nutzen, um das Bild ohne Zugang zu den echten Werten zu vervollständigen. Nach mehreren Runden an Optimierung war es in der Lage, die versteckten Daten mit einer Differenz von etwa 10% zu den echten UV-Messungen zu schätzen – eine Differenz, die für das menschliche Auge fast unmerklich ist.
Schließlich fügte Claude auf diesem diffuser, unklar gezeichneten Hintergrund die Schätzungen der UV-Lichtintensität von mehr als 100 Millionen einzelnen Sternen hinzu, die aus den Messungen des europäischen Weltraumteleskops Gaia durch das Europäische Raumfahrtorganisation gesammelt wurden. Die erste Version der vollständigen UV-Karte des Himmels war fertiggestellt.
Versuch und Irrtum
Claude hatte nicht alles beim ersten Versuch richtig gemacht. Als ich eines Abends die verarbeiteten Bilder durchsah, bemerkte ich etwas Unnormales in einem der dämelsten Felder: schwache Kreise, jedes ein wenig heller oder dunkler als seine Nachbarn.
Das waren die Fußabdrücke der einzelnen GALEX-Beobachtungen. Jede GALEX-Bildaufnahme zeigt einen kreisförmigen Bereich am Himmel, und jeder Bereich enthält einen leichten, nicht ganz gleichmäßigen UV-Glow aus der Erdatmosphäre. Wenn dieser Glow nicht vollständig entfernt wird, erscheint jedes Kreisbild etwas heller oder dunkler als die umgebenden Bereiche. Claude hatte dies zu Beginn des Projekts als bekanntes Problem aufgelistet, aber die Karte wurde trotzdem zwei Mal von anderen Agenten überprüft, ohne dass das Problem entdeckt wurde.
Ich sagte zu Claude: „Ich kann Discens mit dem Abdruck einzelner Beobachtungen sehen – könntest du das korrigieren?“ Die Mitarbeiter führten das Problem auf den verbleibenden atmosphärischen Glanz zurück. Claude korrigierte dann diesen Glanz in allen 38.000 Beobachtungen. Nach ein paar Stunden der Verarbeitung verschwanden die Kreise.
Die endgültige Karte
Zusammen haben Claude und ich mehr als ein Dutzend nachfolgender Versionen der Karte erstellt, wobei jede Version besser als die vorherige war. Unsere Zusammenarbeit dauerte mehrere Tage und nahm einen vorhersagbaren Rhythmus an: Ich führte mehrere Austausche mit Claude Science durch, um die nächsten Schritte zu planen, dann würde Claude unabhängig Stunden lang Berechnungen durchführen, während ich mich wieder anderen Projekten widmete.
Die fertige Karte zeigt den gesamten Himmel im UV-Licht und zeigt viele interessante Strukturen: Staubwolken um junge, leuchtende Sterne, riesige Staubringe und Bänder, die die Gasmoleküle darstellen, die durch die Explosionen massereicher Sterne entstehen. fern vom galaktischen Planeten verlaufen schwache Staubfäden über den Himmel, beleuchtet vom Sternenlicht der gesamten Galaxie. Unterhalb des Planeten befinden sich die Große und Kleine Magellanische Wolken, zwei kleine benachbarte Galaxien, die von jungen Sternen erleuchtet sind. Ich finde es schön – und es kann zu den anderen kanonischen Karten gehören, die Generationen von Studenten dabei helfen, die Vielfalt der physikalischen Prozesse in unserer Galaxie zu verstehen.
Diesmal konnte ich ein solches Projekt durchführen, ohne die Zeit zu opfern, die ich sonst für Forschung aufwenden müsste. Ich vermute, dass viele Wissenschaftler sich eine Karte, ein Diagramm oder eine Ressource vorstellen können, die sie aus demselben Grund aufgeschoben haben.
Danksagungen
Die für die Erstellung dieser Karte verwendeten Messungen stammen von GALEX und Swift (NASA), FIMS/SPEAR (Korea), TD-1 (Europa) sowie Planck und Gaia (ESA). Ich bin allen, die an diesen Missionen beteiligt waren und daran gearbeitet haben, die Daten öffentlich zugänglich zu machen, dankbar. Viele Mitarbeiter bei Claude Science leisteten den mühsamen Aufwand, diese Karte zu erstellen. Mein Beitrag beschränkte sich darauf, sie bei dem Prozess zu unterstützen.
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