SFA III: Planetenentstehung und Atmosphären
Exoplaneten kreisen um ferne Sterne und können wie die Erde eine Atmosphäre besitzen
„Zonalströmungen“ sind schmale, schnelle Bänder einer Strömung, die einheitlich in eine Richtung fließen – der Jetstream der Erde, die bunten Streifen des Jupiter und Meeresströmungen sind bekannte Beispiele. Bemerkenswerterweise tritt dasselbe Phänomen in den Gas- und Staubscheiben um junge Sterne auf, in denen Planeten entstehen. Diese Bänder entstehen aus winzigen turbulenten Fluktuationen, die globale Simulationen nicht auflösen können. Dieses Projekt nutzt hochaufgelöste lokale Simulationen, um ein physikinformiertes neuronales Netz zu trainieren, das die Wirkung der kleinskaligen Turbulenz erfasst, und baut es dann in globale Modelle ein. Eine spannende Anwendung: der Test, ob die rätselhaften dunklen Ringe, die das ALMA-Teleskop in planetenbildenden Scheiben sieht, von Zonalströmungen statt von verborgenen Planeten stammen. Es ist multiskalig, weil große geordnete Bänder aus unauflösbar kleiner Turbulenz hervorgehen, und interdisziplinär, weil dieselbe Physik protoplanetare Scheiben, Planetenatmosphären sowie Klima und Meeresströmungen der Erde verbindet.
Teleskope können heute die Atmosphären von Planeten um ferne Sterne analysieren – doch das schwache Signal des Planeten ist unter dem Licht seines Sterns und Störungen der Erdatmosphäre begraben, wie ein Flüstern in einem vollen Raum. Heutige Nachweismethoden vergleichen die Daten mit vorberechneten Modellvorlagen und können daher alles übersehen, was die Modelle nicht vorhergesehen haben. Dieses Projekt nutzt physikinformierte neuronale Netze – KI, die an die Gesetze der Physik gebunden ist –, um Planetensignale direkt aus den Daten zu gewinnen. Es kombiniert einfache eindimensionale Chemiemodelle mit vollständigen dreidimensionalen Klimamodellen dieser fremden Welten sowie Beschreibungen von Prozessen, die zu kleinräumig sind, um direkt simuliert zu werden, etwa Wolken und Turbulenz. Es ist multiskalig, weil winzige lokale Prozesse wie Wolkenbildung das globale Erscheinungsbild einer Planetenatmosphäre prägen, und interdisziplinär, weil es Astronomie, Atmosphären- und Klimawissenschaft und Machine-Learning-Forschung zusammenführt.