Entschlüsselung von Weltraumgesteinen mit KI: Der Meteoritendurchbruch

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie wir Dinge tun, nicht nur auf der Erde, sondern auch im Weltraum.

Durch den Einsatz für Aufgaben, die von autonomer Raumfahrzeugnavigation und Datenanalyse bis hin zur Optimierung der Ressourcennutzung und Unterstützung wissenschaftlicher Entdeckungen reichen, ermöglicht die Technologie effizientere, autonomere und tiefere Weltraummissionen.

Zum Beispiel erforscht die NASA seit vielen Jahren die Kraft der KI. Von autonomen Rovern auf dem Mars bis hin zu KI-gestützten Initiativen zur Entdeckung neuer Exoplaneten nutzt die Agentur diese Technologie, um ihr Verständnis des Weltraums zu erweitern.

Kürzlich zeigte die US-Bundesbehörde, wie KI einem umkreisenden Satelliten helfen kann, gezieltere Daten zu sammeln. KI ermöglichte einem Satelliten zum ersten Mal, seine Umlaufbahn vorherzusehen, Bilder mit KI zu verarbeiten und zu bewerten und zu entscheiden, wo ein Instrument ausgerichtet werden soll – und das in weniger als zwei Minuten und ohne menschliches Eingreifen.

„Die Idee ist, das Raumfahrzeug mehr wie einen Menschen zu handeln: Statt nur Daten zu sehen, denkt es darüber nach, was die Daten zeigen und wie darauf zu reagieren ist“, sagte Steve Chien, technischer Fellow für KI am Jet Propulsion Laboratory (JPL) der NASA und Hauptuntersuchungsleiter des Projekts Dynamic Targeting.

Vor ein paar Jahren startete Elon Musks SpaceX ebenfalls einen Satelliten, der mit KI ausgestattet war, um das Raumfahrzeug an tiefen Weltraummissionen teilnehmen zu lassen.

Unterdessen haben Wissenschaftler mit dieser Technologie die Geheimnisse des Meteoriten entschlüsselt. Dieses spezielle Material stellt die Regeln des Wärmeflusses in Frage, indem es sowohl als Kristall als auch als Glas wirkt.

Mit Hilfe von KI konnten Forscher die Fähigkeit des Minerals aufdecken, eine konstante Wärmeleitfähigkeit zu bewahren, ein großes Durchbruch, der die Materialwissenschaft revolutionieren kann, indem er das Wärmemanagement in Technologie und Industrie transformiert. Er könnte auch dazu beitragen, die enormen CO₂-Emissionen bei der Stahlproduktion zu reduzieren. 

Wie KI die Geheimnisse von Meteoriten entschlüsselt

Meteoroiden sind die Lichtblitze, die man manchmal am Himmel über den Himmel ziehen sieht.

Diese Weltraumgesteine können so klein wie Staubkörner oder so groß wie kleine Asteroiden sein. Die meisten von ihnen sind Fragmente größerer Körper, die auseinandergebrochen sind. Einige stammen von Asteroiden, andere von Kometen, und ein paar kommen sogar vom Mond, Mars oder anderen Planeten.

Diese werden Meteoroiden genannt, solange sie sich noch im Weltraum befinden. Sobald sie in die Atmosphäre der Erde oder eines anderen Planeten eintreten und den Durchgang überleben, werden sie Meteore genannt.

Beim Eintritt in die Atmosphäre geschieht dies mit hoher Geschwindigkeit, und wenn der Druck die Festigkeit des Objekts übersteigt, zerfällt es, was dazu führt, dass es verbrennt und einen hellen Flare erzeugt, daher der Name „Sternschnuppen“. Wenn sie besonders hell erscheinen, werden sie „Feuerbälle“ genannt.

Diese Meteore mögen selten erscheinen, aber laut Schätzungen der NASA fallen täglich etwa 48,5 Tonnen dieses Materials auf die Erde.

Da sie Teil des Weltraums sind, können diese Gesteine wertvolle Einblicke in die Zusammensetzung, Entstehung und Geschichte von Asteroiden, Planeten und unserem Sonnensystem geben. 

Ein Meteorit besteht aus verschiedenen Materialien, darunter Gestein, Metall oder einer Kombination aus beidem.

Diese Meteoriten werden von Wissenschaftlern mit großer Detailgenauigkeit untersucht, wobei verschiedene Techniken wie fotografische und teleskopische Beobachtungen, Radardetektion, Mikroskopie, Spektroskopie, Magnetometrie und andere zum Einsatz kommen.

In letzter Zeit wird KI auch eingesetzt, um Weltraummeteoriten zu verstehen, indem ihre Erkennung mittels Drohnenaufnahmen automatisiert, die Klassifizierung ihrer Typen durch maschinelles Lernen verbessert, potenzielle Einschlagstellen identifiziert und sogar die Zusammensetzung von Materialien innerhalb von Meteoriten aufgedeckt wird. 

Durch die Analyse riesiger Datensätze und das Erkennen von Mustern, die Menschen übersehen könnten, verbessert KI die Effizienz und Genauigkeit der Meteoritenforschung, was wiederum kritische Einblicke in die Ursprünge des Lebens liefert. 

Zum Beispiel Forschung¹ aus dem späten letzten Jahr fand Hinweise auf flüssiges Wasser auf dem Mars vor 742 Millionen Jahren mit Hilfe eines Meteoriten.

Also schlug ein Asteroid vor elf Millionen Jahren den Mars und schleuderte Stücke des Roten Planeten durch den Weltraum. Einer dieser Stücke stürzte auf die Erde und lieferte uns einen Meteoriten, der direkt auf den Mars zurückverfolgt werden kann. 

Er wurde der Lafayette-Meteorit genannt, und bei Untersuchungen stellten Forscher fest, dass er auf dem Mars mit Wasser interagierte. Kürzlich hat eine internationale Zusammenarbeit von Wissenschaftlern das Alter der Mineralien im Meteoriten bestimmt, die sich bildeten, als flüssiges Wasser vorhanden war. 

„Wir können Meteoriten identifizieren, indem wir untersuchen, welche Mineralien in ihnen vorhanden sind und welche Beziehungen zwischen diesen Mineralien im Meteoriten bestehen.“

– Leitende Autorin Marissa Tremblay, Assistenzprofessorin an der Abteilung für Erd-, Atmosphären- und Planetarische Wissenschaften (EAPS) der Purdue University

Sie stellte weiter fest, dass Meteoriten dichter als Gesteine auf der Erde sind, magnetisch und Metall enthalten. Allerdings ist das Auffinden von Meteoriten nicht einfach. 

Die Wahrscheinlichkeit, einen zu finden ist tatsächlich sehr gering. Deshalb nutzen Forscher KI zusammen mit Drohnen, um die Entdeckung zu erleichtern. 

Im Jahr 2022 haben Forscher der Curtin University in Australien einen Meteoriten wiedergefunden, der einer elliptischen Bahn zwischen den Umlaufbahnen von Jupiter und Venus folgte, im abgelegenen australischen Outback mithilfe von maschinellem Lernen und zwei Drohnen.

Die Technologie ermöglicht Meteoritenjägern, repetitive Aufgaben ohne Aufmerksamkeitsverlust zu erledigen. Tatsächlich lernen die Maschinen durch Wiederholung, mit Fehlalarmen umzugehen. 

„Der heilige Gral der Meteoritenjagd heute ist eine Drohne, die ein geografisches Gebiet rastert, den Boden betrachtet und Meteoriten mit KI findet.“

– Mike Hankey, The American Meteor Society

Die School of Earth and Planetary Sciences der Universität, zusammen mit dem Pariser Observatorium, dem International Centre for Radio Astronomy Research (ICRAR) und anderen Institutionen, arbeitete gleichzeitig daran, das Rätsel der kohlenstoffreichen Asteroiden zu lösen, die im Weltraum häufig vorkommen, aber weniger als 5 % der Meteoriten ausmachen, die die Erde erreichen.

Diese Studie², die das langjährige Rätsel in der Weltraumwissenschaft aufklärt, wurde in diesem Jahr veröffentlicht. Dafür analysierten Wissenschaftler fast 8 500 Meteoroiden- und Meteoritenereignisse.

Die Studie hat entdeckt, dass Sonne und Erdatmosphäre wie riesige Filter wirken, die kohlenstoffhaltige Meteoroiden zerstören, bevor sie den Boden erreichen. Solche Meteoriten sind wichtig, weil sie Aminosäuren, organische Moleküle und Wasser enthalten.

Während bereits bekannt war, dass kohlenstoffreiches Material den atmosphärischen Eintritt nicht überlebt, zeigte die Forschung, dass viele Meteoroiden „nicht einmal so weit kommen“, weil sie sich zersetzen, wenn sie nahe an der Sonne vorbeifliegen. 

„Diejenigen, die das Kochen im Weltraum überleben, haben eher auch die Erdatmosphäre zu überstehen.“

– Mitautor Dr. Hadrien Devillepoix, Curtin’s Space Science and Technology Centre und Curtin Institute of Radio Astronomy (CIRA)

Zudem fand die Studie heraus, dass Meteoroiden, die durch Gezeitenkräfte zerlegt werden, besonders zerbrechlich sind und fast nie den atmosphärischen Eintritt überleben. Laut Dr. Patrick Shober vom Pariser Observatorium:

„Diese Erkenntnis könnte zukünftige Asteroidenmissionen, Einschlagrisikobewertungen und sogar Theorien darüber beeinflussen, wie die Erde ihr Wasser und organische Verbindungen erhielt, die das Leben ermöglichten.“

Eine Studie³ aus früherem diesem Jahr nutzte KI, um herauszufinden, dass „Marsbeben“, eine der Hauptkräfte, die die Oberfläche des Planeten formen, durch seismische Aktivität von Meteoroidenimpakten verursacht werden.

Das Forscherteam der Universität Bern und des Imperial College London nutzte KI, um neue Einschläge in Zehntausenden von orbitalen Bilddaten zwischen Dezember 2018 und 2022 zu identifizieren und diese dann mit seismischen Daten abzugleichen. Sie fanden 123 frische Krater, von denen 49 potenziell mit Beben übereinstimmten.

Die frisch gewonnenen Daten zeigten, dass auf dem Mars Meteoroidenimpakte etwa doppelt so häufig vorkommen wie bisher geschätzt.

Dies, bemerkte Professor Tom Pike vom Imperial-Team, zeigt „die Kraft, tief in mehrere Mars‑Datensätze zu schauen. Ohne die seismischen Daten hätten wir nicht gewusst, wo wir in den orbitalen Bildern nach einem Einschlag suchen sollten, und ohne die orbitalen Bilder hätten wir die Quelle der seismischen Energie nicht lokalisieren können.“

KI hat das Spiel für Forscher verändert, indem sie einen Einschlag in einem einzigen Pixel einer niedrigauflösenden orbitalen Kamera entdeckte, die für die tägliche Wetterüberwachung verwendet wird. „Die Leistung und Geschwindigkeit von KI bedeutet, dass wir die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen finden konnten!“ fügte er hinzu.

Der Algorithmus, der hier eine Schlüsselrolle spielte, wurde am JPL entwickelt und kann riesige Datenmengen, wie Bilder, durchforsten. 

KI bestätigt Kristall‑Glas‑Hybrid

Jetzt hat die neueste Studie⁴ von Wissenschaftlern der Columbia Engineering KI eingesetzt, um eine weitere wunderbare Entdeckung zu machen. Sie haben die „hybriden“ thermischen Eigenschaften eines Weltraumminerals bestätigt, das den typischen Wärmeflussregeln nicht folgt. Der Meteorit wirkt sowohl als Kristall als auch als Glas. 

Dies ist ein Durchbruch, weil die Wärmeleitungseigenschaften von Kristallen und Gläsern völlig gegensätzlich sind. Die thermischen Leitfähigkeiten variieren tatsächlich stark in beiden. Die thermische Leitfähigkeit von Materialien variiert dramatisch je nach atomarer Struktur. So vergleichen sich kristalline, glasige und hybride Materialien:

Diese Trends spielen eine Schlüsselrolle in einer Vielzahl von Technologien, einschließlich Abwärmerückgewinnungssystemen, Miniaturisierung und Effizienz von elektronischen Geräten sowie der Lebensdauer von Wärmeschilden für Luft- und Raumfahrtanwendungen.

Die Optimierung von Leistung und Haltbarkeit der in diesen Anwendungen verwendeten Materialien erfordert ein tiefes Verständnis dafür, wie ihre atomare Struktur und chemische Zusammensetzung die Fähigkeit des Materials zur Wärmeleitung bestimmen.

Michele Simoncelli, Assistenzprofessor für Angewandte Physik und Angewandte Mathematik an der Columbia Engineering, verfolgte den Ansatz der ersten Prinzipien und kombinierte ihn mit maschinellem Lernen, um das einzigartige Material mit besonderen thermischen Eigenschaften zu identifizieren.

Maschinelle Lerntechniken ermöglichten dem Team, die rechnerischen Herausforderungen der ersten‑Prinzipien‑Methoden zu überwinden und atomare Eigenschaften zu simulieren, die den Wärmetransport mit quanten‑genauer Genauigkeit beeinflussen. 

Das Material ist das erste seiner Art, das in Meteoriten entdeckt und auf dem Mars identifiziert wurde. 

Das Grundverständnis der Physik, die dieses besondere Verhalten antreibt, kann unser Wissen voranbringen und uns helfen, Materialien zu entwerfen, die Wärme bei extremen Temperaturunterschieden managen.

Jetzt hängt die Wärmeleitung, also der Wärmetransfer durch ruhende Materie durch physischen Kontakt, von der atomaren Struktur eines Materials ab. Ob ein Material glasartig ist, mit einer ungeordneten, nicht‑kristallinen Struktur, oder kristallin, mit einem geordneten Gitter, beeinflusst, wie Wärme auf Quantenebene fließt.

Im Wesentlichen steigt die thermische Leitung in Gläsern mit steigender Temperatur, während sie in Kristallen beim Erhitzen abnimmt.

Um diesen gegensätzlichen Trend der Wärmeleitfähigkeit in Gläsern und Kristallen zu erfassen, leitete Simoncelli in Zusammenarbeit mit Francesco Mauri von der Sapienza University of Rome und Nicola Marzari vom Swiss Federal Institute of Technology im Jahr 2019 eine einzelne Gleichung ab.

Bemerkenswerterweise beschreibt die Gleichung das Zwischenverhalten teilweise ungeordneter Materialien. Dies schließt Materialien ein, die in thermischen Barrierebeschichtungen für Hitzeschilde, Perowskit‑Solarzellen und Thermoelektrika zur Rückgewinnung von Abwärme verwendet werden.

Nun, mit derselben Gleichung untersuchten sie die Beziehung zwischen atomarer Struktur und Wärmeleitfähigkeit in Materialien aus Siliziumdioxid (SiO₂).

Auch bekannt als Silica, ist Siliziumdioxid eine natürlich vorkommende chemische Verbindung aus Silizium und Sauerstoff, zwei der häufigsten Elemente auf der Erde. Es ist einer der Hauptbestandteile von Sand. 

Die Forscher sagten voraus, dass die „Tridymit“-Form von Siliziumdioxid Anzeichen eines Kristall‑Glas‑Materials zeigen würde, dessen Wärmeleitfähigkeit sich nicht mit der Temperatur ändert. 

Tridymit ist eine hochtemperaturige Kristallform von Siliziumdioxid, die hauptsächlich in vulkanischen Gesteinen vorkommt und unter hohen Temperaturen und niedrigem Druck entsteht. Es wird auch in Meteoriten gefunden.

Das ungewöhnliche thermische Transportverhalten von Tridymit veranlasste ein Team von Experimentatoren unter der Leitung von Daniele Fournier, Massimiliano Marangolo und Etienne Balan von der Sorbonne‑Universität in Paris, Versuche an einer Probe von Silica‑Tridymit durchzuführen, die aus einem vor dreihundert Jahren in Deutschland gefallenen Meteoriten gewonnen wurde.

Die Experimente bestätigten die Vorhersagen der Forscher durch Messungen.

Meteorisches Tridymit wurde bestätigt, eine atomare Struktur zu besitzen, die zwischen dem geordneten Kristall und dem ungeordneten Glas liegt. Zusätzlich fanden sie heraus, dass seine Wärmeleitfähigkeit zwischen 80 K und 380 K, dem experimentell zugänglichen Temperaturbereich, konstant bleibt.

Bei weiterer Analyse sagte das Team voraus, dass das Material durch thermisches Altern in feuerfesten Ziegeln entstehen könnte, die als thermische Barriere in Hochöfen für die Stahlproduktion dienen.

Der vielseitige, langlebige und multifunktionale Stahl ist eines der wichtigsten Materialien der modernen Gesellschaft und bildet die Grundlage zahlreicher Industrien und Infrastrukturen. Allerdings ist die Stahlproduktion ein kohlenstoffintensiver Prozess, bei dem pro Kilogramm Stahl etwa 1,3 kg CO₂ ausgestoßen werden. 

Mit fast einer Milliarde Tonnen Stahl, die jedes Jahr produziert werden, ist er für einen großen Teil der CO₂‑Emissionen verantwortlich, sodass er etwa 7 % der CO₂‑Emissionen in den USA ausmacht.

Wie die Studie feststellte, werden Effizienz und Umweltbelastung dieses Prozesses weitgehend durch das Wärmemanagement in den Öfen bestimmt, insbesondere durch die Wärmeleitfähigkeit feuerfester Materialien, die extremen Temperaturen standhalten.

Daher könnten Materialien, die aus Tridymit gewonnen werden, ein effizienteres Kontrollieren der intensiven Hitze in der Stahlproduktion ermöglichen. Durch die Erkenntnisse der Studie kann die Leitfähigkeit von Feuerfestmaterialien erhöht werden, was die Brenndauer von Öfen reduziert und damit den CO₂‑Fußabdruck der Stahlindustrie senkt.

Neben alledem erforscht Simoncellis Gruppe an der Columbia, wie dieselben Mechanismen, die den Wärmefluss in hybriden Kristall‑Glas‑Materialien bestimmen, das Verhalten anderer Anregungen in Festkörpern wie spin‑tragende Magnonen und ladungs‑tragende Elektronen zu verstehen.

Diese Konzepte unterstützen aufkommende und energieeffiziente Technologien, darunter spintronic‑Geräte, tragbare Geräte und neuromorphe Computer.

Dafür arbeitet das Forschungsteam an der Formulierung von ersten‑Prinzipien‑Theorien, um experimentell beobachtbare Größen vorherzusagen, entwickelt KI‑Simulationsmethoden für quantitativ genaue Vorhersagen von Materialeigenschaften und wendet sie an, um Materialien zu entdecken und zu entwerfen, die ingenieur‑ und industriebezogene Herausforderungen adressieren.

Investition in KI‑Raumforschung

Wenn es um die Erforschung des Weltraums geht, Lockheed Martin Corporation (LMT ) sticht hervor als großer Auftragnehmer für die NASA und das Verteidigungsministerium. Das Unternehmen entwickelt KI‑basierte Satellitensysteme und planetare Sonden, um Missionen wie die Mars‑Erforschung zu unterstützen.

Das globale Luft‑ und Raumfahrt‑ und Verteidigungsunternehmen hat eine Marktkapitalisierung von 101,23 Milliarden $, wobei die Aktien derzeit bei 433,60 $ gehandelt werden, ein Rückgang von 11 % im Jahresverlauf. Es weist ein EPS (TTM) von 23,15 $ und ein KGV (TTM) von 18,73 auf. Lockheed zahlt eine Dividendenrendite von 3,04 %.

Lockheed Martin Corporation (LMT )

Gerade diese Woche kündigte das Unternehmen seinen neuen, leistungsfähigeren und überlebensfähigeren Raketenwarnsatelliten an. Während der Tests bewies der Next‑Gen‑OPIR‑GEO‑Satellit seine Fähigkeit, in den harten Temperaturen und den heftigen Vibrationen zu operieren und zu überstehen.

Für das 2. Quartal 2025 meldete es einen Umsatz von 18,2 Milliarden $, gegenüber 18,1 Milliarden $ im gleichen Quartal des Vorjahres. Der Nettogewinn für das Quartal betrug 342 Millionen $, bzw. 1,46 $ pro Aktie. Das Unternehmen meldete zudem 1,6 Milliarden $ an Programmverlusten und 169 Millionen $ sonstige Aufwendungen. Dies, laut Reuters, resultierte aus „Schwierigkeiten mit einem geheimen Programm im Aeronautics‑Geschäft und internationalen Hubschrauberprogrammen in der Sikorsky‑Einheit.“

In diesem Zeitraum betrug das operative Cash‑Flow 201 Millionen $, ein massiver Rückgang gegenüber 1,9 Milliarden $ im 2. Q 2024. Gleichzeitig betrug der freie Cash‑Flow (150) Millionen $, verglichen mit 1,5 Milliarden $ im gleichen Quartal des Vorjahres. Lockheed gab zudem 1,3 Milliarden $ an Aktionäre über Dividenden und Aktienrückkäufe zurück. 

Sein CEO, Jim Taiclet, bemerkte, dass US‑ und verbündete Kunden „uns auffordern, viele Schlüsselprogramme zu erhöhen und zu beschleunigen“, darunter die US‑Space‑Force, die zusätzliche GPS‑IIIF‑Satelliten bestellt hat. Er fügte hinzu:

„Gleichzeitig hat unser laufender Programm‑Review‑Prozess neue Entwicklungen identifiziert, die uns veranlasst haben, die finanzielle Lage einer Reihe großer Legacy‑Programme neu zu bewerten. Infolgedessen nehmen wir in diesem Quartal mehrere Belastungen vor, um diese neu identifizierten Risiken anzugehen.“

Neueste Lockheed Martin Corporation (LMT) Aktiennachrichten und Entwicklungen

Fazit

Die Magie der KI reicht über die Grenzen der Erde hinaus bis in die Tiefen des Weltraums und hilft uns, verborgene Muster in Weltraumgesteinen zu entdecken, von Marsbeben bis zu exotischen thermischen Verhaltensweisen. Mit diesen Entdeckungen beschleunigt KI Erkenntnisse, die unser Verständnis des Universums sowie die Zukunft von Materialien transformieren werden.

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Referenzen:

1. Tremblay, M.M., Mark, D.F., Barfod, D.N., Cohen, B.E., Ickert, R.B., Lee, M.R., Tomkinson, T., & Smith, C.L. Dating recent aqueous activity on Mars. Geochemical Perspectives Letters, 32, veröffentlicht am 6. November 2024. https://doi.org/10.7185/geochemlet.2443
2. Shober, P.M., Devillepoix, H.A.R., Vaubaillon, J., et al. Perihelion history and atmospheric survival as primary drivers of the Earth’s meteorite record. Nature Astronomy, 9, 799–812 (Juni 2025). https://doi.org/10.1038/s41550-025-02526-6
3. Charalambous, C., Pike, W.T., Fernando, B., Wójcicka, N., Kim, D., Froment, M., Lognonné, P., Woodley, S., Ojha, L., Bickel, V.T., McNeil, J., Collins, G.S., Daubar, I.J., Horleston, A., & Banerdt, B. New impacts on Mars: Unraveling seismic propagation paths through a Cerberus Fossae impact detection. Geophysical Research Letters, zuerst veröffentlicht am 3. Februar 2025. https://doi.org/10.1029/2024GL110159
4. Simoncelli, M., Fournier, D., Marangolo, M., Balan, E., Béneut, K., Baptiste, B., Doisneau, B., Marzari, N., & Mauri, F. Temperature-invariant crystal–glass heat conduction: From meteorites to refractories. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(28), e2422763122 (11 Juli 2025). https://doi.org/10.1073/pnas.2422763122