JilinInsgesamt 109.956 neue Mondkrater mit Durchmessern von mehr als einem Kilometer hat ein internationales Forscherteam auf Basis der von den chinesischen Sonden Chang’e-1 und -2 gelieferten Daten identifiziert. Darüber hinaus bestimmten die Forscher aus China, Island und Italien für knapp 19.000 dieser Krater auch das Alter – also den Zeitpunkt ihrer Entstehung. Wie die Wissenschaftler im Fachblatt Nature Communications berichten, verwendeten sie dafür ein innovatives Verfahren künstlicher Intelligenz.

„Einschlagkrater sind das lunare Äquivalent von Fossilien“, erläutert das Team um Chen Yang von der Universität Jilin in China. „Sie sind eine Aufzeichnung der Geschichte unseres Sonnensystems.“ Denn aus der Anzahl und dem Alter der Krater lässt sich ableiten, wann es im Sonnensystem vermehrt zu Zusammenstößen größerer Himmelskörper gekommen ist. Aus diesem Grund sind Astrophysiker an einer möglichst lückenlosen Erfassung der Krater einschließlich ihres Alters auf dem Erdtrabanten interessiert.

Informationen über die Geschichte des Mondes

Zwar gibt es bereits Datenbanken mit Mondkratern, die zum Teil auf visuellen Inspektionen, zum Teil auf automatisierten Verfahren beruhen. Doch wie Yang und seine Kollegen betonen, hapert es bei dieses Kataloge daran, dass sie auf subjektiven Kriterien basieren. Zwar wurde auch bereits maschinelles Lernen erfolgreich zur Kratersuche eingesetzt. „Doch die dafür bislang verwendeten Trainingsdaten bestanden nur aus einfachen Kratern“, betonen Yang und seine Kollegen. „Sie repräsentieren deshalb nicht die unregelmäßigen und bereits erheblich erodierten Krater der frühen Mond-Epochen – und gerade diese bieten uns wichtige Informationen über die Geschichte des Mondes.“

Das Team ist deshalb einen Schritt weiter gegangen und trainierte ein künstliches neuronales Netz zunächst mit Daten von knapp 8000 bekannten Kratern. Die anschließend vom Computer auf den Bildern der Mondsonden identifizierten Krater wurden dann von den Forschern überprüft und, soweit verifiziert, als neues Trainingsmaterial verwendet. Mit dieser schrittweisen Übertragung von neu gewonnenem Wissen spürte das Team kleinere Krater sowie Krater mit ungewöhnlichen Formen auf.

Maschinelles Lernen hat geholfen

In einem weiteren Schritt bestimmten Yang und seine Kollegen auf ähnliche Weise das Alter vieler der entdeckten Krater. Als Ausgangsbasis dienten dabei 1411 Krater mit bekanntem Alter. Anhaltspunkte für das Alter eines Einschlagskraters liefern dabei etwa Überlappungen mit neueren Kratern, die Anzahl kleinerer Krater im Inneren eines großen Kraters sowie die Verteilung des beim Einschlag ausgeworfenen Materials auf die Krater der Umgebung. Für insgesamt 18.996 Krater mit Durchmessern über acht Kilometern konnte das Team so den Entstehungszeitpunkt bestimmen und einer der fünf bekannten Mond-Epochen zuordnen.

Die Wissenschaftler stellen sowohl ihr Verfahren als auch die damit gewonnenen Daten für weitere Forschungen in einer Datenbank zur Verfügung. Sie regen Kollegen in aller Welt dazu an, das kombinierte Verfahren des maschinellen Lernens auch für die Suche nach Kratern auf den Planeten Merkur, Mars, Venus, dem Zwergplaneten Ceres und dem großen Asteroiden Vesta anzuwenden und so neue Erkenntnisse über die Entwicklung des Sonnensystems zu gewinnen. (dpa/fwt)