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Origins of the Molecular Cloud Structure

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Sternentstehung in neuem Licht

Neue Forschungsergebnisse rücken Gaswolken, ihre Lage in der Milchstraße und die Rolle, die sie bei der Entstehung neuer Sterne spielen, in ein völlig neues Licht.

Weltraum icon Weltraum

Irgendwo in einer nicht allzu weit entfernten Galaxie wird ein Stern geboren. Genau genommen kommen hier in unserer Milchstraße sogar jedes Jahr mehrere neue Sterne hinzu. Und auch wenn wir wissen, dass diese neuen Sterne dann entstehen, wenn interstellares Gas in sich selbst kollabiert, sind viele wichtige Fragen zum Prozess der Sternentstehung noch unbeantwortet: Wie wird die Sternentstehung durch Schwerkraft und Turbulenzen beeinflusst? Wie ist das interstellare Gas verteilt? Wie bauen Galaxien ihre stellare Materie auf? Ziel des EU-finanzierten Projekts PROMISE war die Suche nach Antworten auf diese und andere Fragen. „Wir wollten neue Fakten darüber erfahren, wie sich Gasstrukturen innerhalb der Wolken bewegen und entwickeln und wie auf diese Weise letztlich neue Sterne entstehen“, sagt Jouni Kainulainen, Forscher an der Technischen Hochschule Chalmers und Projektkoordinator von PROMISE. „Die Wissenschaft soll anhand dieser Informationen besser verstehen, wie die komplexe innere Struktur der Gaswolken aussieht.“

Kartieren und maschinelles Lernen

Im Zentrum des durch den Europäischen Forschungsrat unterstützten Projekts stand die Erstellung einer innovativen Karte, welche Lage und Struktur tausender Gaswolken, in denen Sterne entstehen, in der Milchstraße zeigt. „Das ist unser allerwichtigstes Ergebnis, das die Forschung und die Astronomie bei der Untersuchung von Gaswolken und der Sternentstehung in den kommenden Jahren voranbringen wird“, erläutert Kainulainen. Eine neue Beschreibung der Bewegung der Gase in der Milchstraße auf Basis von auf maschinellem Lernen beruhenden Algorithmen gilt als ein weiteres zentrales Ergebnis. „Moderne Teleskope produzieren enorme Datenmengen, die das menschliche Gehirn gar nicht mehr erfassen kann“, erklärt der Forscher. „Maschinelles Lernen ist ein Werkzeug, mit dem wir in diese Daten einen Sinn bringen können.“ Kainulainen zufolge können dank dieser neuartigen Algorithmen die wissenschaftlichen Analyseprozesse automatisiert werden, die früher mit dem bloßen Auge und nach bestem Ermessen erledigt wurden. „Nun sind wir in der Lage, große Datensätze schnell zu analysieren und Informationen zu extrahieren, die uns ansonsten verborgen geblieben wären“, sagt er. Dank dieser Entwicklung gelangte das Projektteam an neue Informationen darüber, wo in der Milchstraße sich das Gas befindet und wie es sich bewegt. Dabei gab es eine Überraschung: „Wir entdeckten, dass interstellares Gas überall merkwürdige, systematische kinematische Muster bildet“, merkt Kainulainen an. „Da wir diese Muster noch nicht vollständig verstehen, kann zukünftige Forschung hier ansetzen.“ Das Projekt untersuchte zudem die innere Struktur und die Funktion interstellarer Gaswolken bei der Entstehung von Sternen. „Wir gehören zu den ersten auf diesem Gebiet, die beschreiben, wie Gas in derart bekannten Wolken wie der Orionwolke in immer kleinere Einheiten zerfällt und zu guter Letzt Sterne entstehen“, fügt er hinzu.

Neue Sterne – neue Herausforderungen

Obwohl das Projekt nun abgeschlossen ist, wird die von PROMISE erstellte Karte kontinuierlich anhand neuer Informationen und Daten aktualisiert. Das Forschungsteam plant außerdem, die vielen Ideen und neuen Fragen weiterzuverfolgen, die im Laufe des Projekts aufgekommen sind. „Stolz bin ich darauf, dass es uns ungeachtet aller Hindernisse, angefangen bei der Datenerfassung bis hin zur Durchführung von Forschung während der COVID-19-Pandemie, doch gelungen ist, wichtige und dauerhafte Ergebnisse zu erzielen“, betont Kainulainen abschließend. „Besonders stolz bin ich auf unser ausgezeichnetes Forschungsteam und die Relevanz, die wir auf dem Gebiet der Erforschung des interstellaren Mediums erzielt haben.“

Schlüsselbegriffe

PROMISE, Sternentstehung, Gaswolken, Milchstraße, Galaxie, interstellares Gas, Astronominnen, Astronomen, maschinelles Lernen, Daten, Algorithmus

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