Maschinelles Lernen wurde verwendet, um die schweren Elemente zu charakterisieren, die die ersten Sterne im Universum an ihre unmittelbaren Nachfolger weitergaben, nachdem sie in Supernovae explodiert waren. Diese kosmische Vererbung von Elementen wurde von Forschern untersucht, die mit dem verbunden sind Kavli Institut für die Physik und Mathematik des Universums in Tokio, die Beweise dafür gefunden haben, dass die meisten Sterne der ersten Generation im Universum in Systemen von zwei oder mehr Sternen existierten.
Die erste Generation von Sternen im Universum bildete sich aus Material, das direkt vom Urknall stammte – also fast ausschließlich aus Wasserstoff und Helium. Diese Sterne gelten als massereich und kurzlebig und erzeugten schwerere Elemente (von Astronomen „Metalle“ genannt), als die Sterne als Supernovae explodierten. Dieses Material bildete dann die Bausteine der zweiten Generation von viel langlebigeren Sternen – von denen einige bis heute in der Milchstraße überleben. Obwohl diese Sterne mehr schwerere Elemente enthalten als die erste Generation, werden sie immer noch als „extrem metallarm“ bezeichnet.
Frühere Computersimulationen deuteten darauf hin, dass viele Sterne der ersten Generation in Gruppen von zwei oder mehr existierten, aber bis jetzt gab es keine beobachtbaren Beweise für diese Vielfalt. Jetzt hat das Kavli-Team ein maschinelles Lernsystem verwendet, um den Metallgehalt von etwa 460 Sternen der zweiten Generation zu analysieren, die von der beobachtet wurden Primärfokus-Spektrograph am japanischen Subaru-Teleskop auf Hawaii. Diese Spektraldaten enthalten Informationen über die elementare Zusammensetzung der Sterne und der Supernovae, die das Material für ihre Entstehung lieferten.
Simulierte Supernovae
Die Daten wurden mit einem maschinellen Lernalgorithmus analysiert, der von erstellt wurde Tilmann Hartwig der Universität Tokio. Maschinelles Lernen ist eine Art künstliche Intelligenz (KI), und das System wurde mit Tausenden von Simulationen von Supernovae der ersten Generation über ein breites Spektrum von Sternmassen und explosiven Energien trainiert. Diese Simulationen verwendeten ein Nukleosynthesemodell, um die elementare Produktion jeder Art von Supernovae vorherzusagen. Der Algorithmus konnte dann feststellen, ob ein Stern der zweiten Generation mit dem Ausgang einer Supernova oder mehrerer Supernovae entstanden ist.
„Wir fanden heraus, dass die Mehrheit (68 %) der Sterne der zweiten Generation durch mehrere Supernovae der ersten Sterne angereichert waren, indem wir die chemische Zusammensetzung der beobachteten Sterne der zweiten Generation analysierten“, erklärt Teammitglied Chiaki Kobayashi des Centre for Astrophysics Research an der britischen University of Hertfordshire. „Unsere Erkenntnisse bedeuten, dass sich zu Beginn des Universums die ersten Sterne in einem Mehrsternsystem oder in einem Sternhaufen gebildet haben, was in theoretischen Simulationen angedeutet, aber nie zuvor durch Beobachtungen bestätigt wurde.“
„Leichte Elemente wie Kohlenstoff und Stickstoff können in massearmen Sternen wie der Sonne produziert werden, aber die meisten Elemente wie Sauerstoff und Eisen werden von Supernovae produziert. Die neuesten Forschungsergebnisse deuten auch darauf hin, dass die schwersten Elemente wie Gold und Uran auch von Supernovae produziert werden“, erklärt sie. „Diese Elemente werden durch Supernova-Explosionen aus Sternentstehungsgebieten in das interstellare Medium verteilt. Dieser Prozess kann die Entstehung der nächsten Sternengeneration auslösen oder unterdrücken, und deshalb sind Supernovae wichtig für die gesamte Geschichte der Galaxien.“
Sternengeburt und -tod
Miho Ishigaki, der auch an der Universität Tokio ist, fügt hinzu, dass der herkömmliche Ansatz zur Interpretation der Elementhäufigkeiten in Sternen darin besteht, die Daten an ein Modell anzupassen, das die Leistung eines einzelnen Sterns beschreibt, der eine Supernova erlebt hat. Dies setzt voraus, dass nur eine Supernova für die Produktion der Metalle in einem gegebenen extrem metallarmen Stern verantwortlich ist.
Supernova-Sedimente regnen immer noch auf die Erde und den Mond
„Wenn komplexere Situationen wie die multiplen Supernovae die nächste Generation von Sternen bereichern, ist es nicht möglich, die Modelle angesichts begrenzter Daten zuverlässig einzuschränken“, sagt sie, weshalb sich das Team dem maschinellen Lernen zuwandte. „Der maschinelle Lernansatz ist eine effiziente Möglichkeit, diese Daten unter Berücksichtigung komplexer theoretischer Modelle zu interpretieren. Ein solcher KI-basierter Ansatz wird im nächsten Jahrzehnt wichtiger, wenn mehr Daten aus bevorstehenden astronomischen Durchmusterungen verfügbar werden“, erklärt sie.
Kobayashi fügt hinzu: „Ich kann mir jetzt vorstellen, dass sich viele helle Sterne zusammen bilden, was die Galaxienbildung und die chemische Anreicherung des Universums beschleunigen kann. Diese Idee stimmt mit dem überein, was wir mit den neuesten Ergebnissen des James-Webb-Weltraumteleskops sehen.“
Kobayashi sagt, dass das Team als nächstes untersuchen wird, wie viele Supernovae im Durchschnitt die zweite Generation von Sternen angereichert haben, eine Studie, die genauere Beobachtungsdaten erfordert.
Die Forschung ist beschrieben in Das astrophysikalische Tagebuch.
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