Kürzlich gelang es Astrophysikern mit tatkräftiger Unterstützung des großen Sprachmodells Claude von Anthropic, die erste vollständige UV-Allhimmelskarte der Menschheitsgeschichte zu erstellen. In dieser gewaltigen Sternkarte mit 119 Millionen Sternen wurde etwa ein Drittel des Himmelsbereichs von Claude auf Grundlage früherer multiband astronomischer Beobachtungsdaten berechnet und ergänzt. Dieser Erfolg schloss die historische Lücke, die in den vergangenen 50 Jahren unter anderem deshalb entstanden war, weil UV-Durchmusterungsteleskope die hellen Regionen der Milchstraße gezielt mieden.
In der astronomischen Forschung ist die Erstellung einer All-Himmelskarte ein äußerst aufwendiges und komplexes Systemprojekt. Die Schwerarbeit, die Astrophysiker ursprünglich wochenlange manuelle Bearbeitung kostete, erlebte durch den Einsatz von KI einen gewaltigen Effizienzsprung. Claude koordinierte flexibel mehrere Agenten und erledigte effizient den gesamten Arbeitsablauf – von der Datensammlung, Kalibrierung und Kreuzkalibrierung bis zur ergänzenden Berechnung – und verkürzte den ursprünglich mehrere Wochen dauernden Zeitraum drastisch auf nur wenige Tage.
Noch erstaunlicher ist, dass die von der KI ergänzten Regionen nach strengem Abgleich eine Abweichung der Daten von den tatsächlichen Messwerten von nur etwa 10 % aufweisen. Um die wissenschaftliche Rigorosität sicherzustellen, hat das Modell im endgültigen Bild außerdem präzise für jedes Pixel vermerkt, ob es gemessen oder berechnet wurde, sowie den jeweiligen Fehlerbereich.
Diese bahnbrechende Praxis zeigt, dass grundlegende Forschungsprobleme, die aufgrund begrenzter personeller Ressourcen lange Zeit aufgestaut waren, nach und nach an KI-Agenten übergeben werden. Bei künftigen Spitzenforschungen können sich menschliche Forscher aus der mühsamen Datenverarbeitung auf unterster Ebene zurückziehen und ihre Energie stärker auf die Steuerung der Forschungsrichtung und die Identifikation zentraler wissenschaftlicher Fragen konzentrieren.