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KI-generierte Kataloge von Mondkratern viel schlechter als solche von Menschen
Krater verraten viel über andere Himmelskörper, dafür müssen sie aber präzise katalogisiert sein. KI-Technik kann das viel schlechter als bislang angenommen.
KI-generierte Kreise im Vergleich zu einem manuell erstellten (grün)
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KI-Systeme können Mondkrater nicht so präzise zählen wie Menschen. Die enorme Zeitersparnis bei der Erstellung kann also schwerwiegende Folgen für die Forschung haben. Das ist das Ergebnis einer Analyse von acht Datenbanken, die mit unterschiedlichen automatisierten Methoden erstellt wurden, berichtet das Southwest Research Institute (SwRI) aus San Antonio im US-Bundesstaat Texas. Wenn man die nach Maßstäben bewerte, die an die Arbeit von Menschen gestellt werden, würden die erreichten Leistungskennzahlen stark abfallen. Die Arbeit sei kein Argument gegen die KI-Nutzung an sich, sie unterstreiche aber, dass man sich der Funktionsweise und möglicher Schwächen bewusst sein müsse.
Auf dem Mond und anderen festen Himmelskörpern ohne Atmosphäre und geologische Prozesse sind Einschlagskrater die dominanten Strukturen, ruft die Forschungsgruppe in Erinnerung. Darüber lässt sich insbesondere das Alter der Oberfläche ermitteln, weil kleine Asteroiden mit annähernd konstanter Rate einschlagen. Je mehr Krater, desto älter ist deshalb eine Oberfläche. Durch die Messung der Größen und über die Ermittlung der räumlichen Dichte lässt sich das weiter präzisieren. Grundlage dafür sind Kraterkataloge, für die aber bislang „Jahre an mühsamer Arbeit“ nötig sind. Die automatisierte Kratererkennung verspricht hier Abhilfe, damit könnten Probleme angegangen werden, „die andernfalls in einem Menschenleben unmöglich zu lösen wären“.
Verglichen haben Stuart Robbins und Rachael Hoover vom SwRI die acht KI-generierten Kataloge nun mit einem, den der Astrophysiker selbst über Jahre hinweg erstellt hat. Dabei seien an alle die gleichen Ansprüche gestellt worden. Herausgekommen sei, dass die Qualität der Datenbank stark davon abhängt, wie genau die Übereinstimmung eines eingezeichneten Kraters mit dem echten Krater sein muss. So könnten manche Automatisierungen Funde erstellen, die akzeptabel erscheinen, aber wissenschaftlich nicht korrekt sind: „Ein Kraterkatalog ist nicht nur eine zufällige Liste von Kreisen“, erklärt Robbins. Nach Anwendung der wissenschaftlichen Anforderungen hätten alle Datenbanken schlechter abgeschnitten als angegeben, einige Kennzahlen seien um den Faktor 10 abgestürzt.
Ein Bild mit verschiedenen Kreisen macht die Diskrepanz deutlich, teilweise sind die KI-generierten Kraterkreise sichtlich größer als die Krater, teilweise sind sie sogar verschoben. „Wenn ein Krater verschoben, doppelt dargestellt oder in seiner Größe falsch angegeben wird, kann dies Auswirkungen auf die wissenschaftlichen Erkenntnisse haben, die auf diesen Messwerten beruhen“, erklärt Robbins. Immerhin wird damit das Alter der Oberfläche ermittelt. Die Forschungsgruppe meint trotzdem, dass KI-Technik eine Hilfe sein kann, bis dahin sei aber noch einige Arbeit nötig. Die zugehörige Forschungsarbeit ist in der Fachzeitschrift The Planetary Science Journal erschienen.
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