Chinesisches StarWhisper-Teleskop in Stanford-KI-Index aufgenommen

Im AI Index Report der Stanford University wird Chinas StarWhisper-Teleskop als führende Fallstudie aus dem Jahr 2025 zum Einsatz von KI-Agenten in Physik, Astronomie, Chemie und Materialwissenschaft genannt.

Blick auf das Guo-Shoujing-Teleskop, auch bekannt als Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope (LAMOST), am Xinglong-Observatorium der Nationalen Astronomischen Observatorien der Chinesischen Akademie der Wissenschaften im Kreis Xinglong in der nordchinesischen Provinz Hebei, 29. Juni 2025. (Foto: VCG)

Unter der Leitung der Nationalen Astronomischen Observatorien der Chinesischen Akademie der Wissenschaften (NAOC) untersucht StarWhisper, wie große Modelle und KI-Agenten in die Steuerungssysteme eines Teleskops integriert werden können, um wissenschaftliche Beobachtungen unter wechselnden Umwelt- und Ausrüstungsbedingungen zu unterstützen.

Bislang haben die Agenten acht Kandidaten für eine Supernova in einem sehr frühen Stadium gemeldet, von denen zwei Nachbeobachtungen bei geeigneten Wetterbedingungen nach sich zogen.

Die KI beschränkt sich nicht mehr auf Datenanalyse, sondern dringt in den Betrieb wissenschaftlicher Instrumente und in die Forschung vor. Um diesen Wandel zu nutzen, startete die NAOC das Programm „AI for Astronomy“, das Chinas KI-gestützter Beobachtungsarbeit internationale Anerkennung verschafft.

Das Programm umfasst Datenverarbeitung, wissenschaftliche Entdeckung, Teleskopsteuerung und die Koordination von Beobachtungen an verschiedenen Standorten. Angestrebt wird, verstreute Algorithmen durch ein einziges System zu ersetzen, das den gesamten Forschungsprozess abdeckt.

Das Team meldet in drei Bereichen Fortschritte: bei der digitalen Simulation von Forschungsteleskopen, der Koordination wissenschaftlicher Modelle mit Beobachtungs- und Steuerungssystemen sowie der autonomen Beobachtung durch KI-Agenten.

Forschungsteleskope sind komplex, da ihre Beobachtungen vom Optikrohr, der Montierung, der Kamera, den Sensoren, den Steuerungssystemen und den Wetterbedingungen abhängen. Sollen KI-Agenten tatsächlich eine Rolle spielen, benötigen sie eine Umgebung, die es erlaubt, den Gerätezustand zu erfassen, Bedingungen zu verstehen und Steuerungsstrategien zu erproben.

Beobachtungszeit ist teuer und schwer zu bekommen. Statt das echte Teleskop zu nutzen, erstellte das NAOC-Team eine virtuelle Nachbildung, die Komponenten, Sensorzustände, Umweltveränderungen und Arbeitsabläufe simuliert, um so eine Trainingsumgebung für Steuerungsstrategien, das Training von Agenten und Beobachtungsverfahren zu schaffen.

Zudem verknüpfen sie wissenschaftliche Modelle, Umweltmodelle und Teleskopsteuerungssysteme mit KI-Agenten, damit diese auf die verfügbaren Werkzeuge und Geräte zugreifen können.

Die Agenten können Zielprioritäten, den Echtzeitstatus des Teleskops und Sichtbarkeitsfenster abwägen, dann entscheiden, was beobachtet werden soll, diese Beobachtung planen und schließlich das Ergebnis überprüfen.