CL061: Mit KI das Universum besser verstehen: Big Data und Deep Learning in der Astronomie

0:16Evi Hallo Elka, übernimmst du jetzt das Intro bei Cosmic Latte? Hallo.

0:20Elka Ich habe eigentlich nichts gesagt.

0:21Evi Nicht? Du hast gerade Hallo, willkommen bei Cosmic Latte gesprochen.

0:24Elka Okay, nein, das ist mein Digital Twin. Die übernimmt jetzt einfach für mich die Podcast-Aufnahmen.

0:29Evi Okay, aber du bist jetzt schon da oder nicht? Mit wem spreche ich denn hier?

0:32Elka Nein, ich bin jetzt schon da. Also Auflösung für alle, die da reingefallen sind. War vielleicht jetzt nicht so schwierig zu erkennen. Ich habe ein Modell trainiert mit meiner Stimme. Gott sei Dank habe ich ja viele Aufnahmen von meiner Stimme durch diesen Podcast.

0:45Evi Ach, gern geschehen.

0:46Elka Ja, und das habe ich in seiner Website, die heißt Eleven Labs, vielleicht kennen das eh manche, reintan und meine Stimme trainiert. Jetzt kann man sagen, oh mein Gott, ich habe die böse KI in meiner Stimme gefüttert, aber ich habe mir halt gedacht, okay, meine Stimme ist sowieso im Internet öffentlich für alle verfügbar zum Runterladen bei dem Podcast.

1:04Elka Deswegen habe ich da jetzt keine Bedenken gehabt und habe dieses Stimmmodell bekommen. Ich finde es gar nicht so schlecht eigentlich.

1:10Evi Ich finde das sogar sehr gut getroffen, also fast ein bisschen gruselig. Es klingt wirklich nach dir. Also jetzt so von der Tonalität her, finde ich, ist das sehr gut getroffen.

1:17Elka Kleinigkeiten sind manchmal ein bisschen schwierig. Zum Beispiel hat es am Anfang Latte gesagt, Kosmiklate, so ein bisschen Deutsch, Deutsch. Und dann habe ich noch ein T dazu getan. Jetzt sagt es halt Kosmiklate. Aber ja, ich finde es auch eigentlich recht gut. Und das Coole ist, man kann auch andere Sprachen einstellen.

1:32Elka Also alle meine Clips waren auf Deutsch und trotzdem konnte ich einstellen, dass ich Portugiesisch rede zum Beispiel oder Spanisch.

1:40Evi Okay, und das funktioniert gut. Also das sind dann keine Übersetzungsfehler. Hast du das kontrolliert, ob das passt?

1:44Elka Ich habe nur so kleine, also nur kurze Texte rein dann. Portugiesisch kann ich nicht, aber Spanisch, Französisch und Englisch. Also das Englisch war besser als mein Englisch, also mein echtes Englisch.

1:54Evi Oh, okay.

1:55Elka Das war eigentlich super.

1:56Evi Dann könnten wir uns überlegen, ob wir jetzt Cosmic Latte expandieren in den anderen Sprachen.

2:00Elka Stimmt.

2:01Evi Erhältlich machen da unsere Folgen, die wir da haben oder machen.

2:04Elka Leider, die Tonalität ist manchmal schon noch ein bisschen komisch. Vielleicht, wenn man irgendwie da einen Bezahlaccount, also ich habe eh einen Bezahlaccount, nur den Basic gehabt. Vielleicht, wenn man da ein teureres Modell irgendwie nimmt, vielleicht ist es dann besser, aber so ist die Tonalität manchmal ein bisschen komisch.

2:18Elka Also, dass er zum Beispiel sagt, hallo Eva, ist auch ein bisschen weird. Man sagt doch, hallo Eva oder so.

2:23Evi Ja, also ich glaube, das ist das Stichwort Emotionen, das wahrscheinlich dann noch nicht so gut transportiert werden kann. Wir werden heute über künstliche Intelligenz sprechen und zwar natürlich mit besonderem Blickwinkel auf Astronomie und wo da künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt, sprechen. Ich finde das super, dass du jetzt gleich für das Intro dich schon gespielt hast mit so Stimmsoftwares, die im Stimmen nachmachen.

2:46Evi Es gibt ja tatsächlich sehr unterschiedliche Einsätze von künstlicher Intelligenz. Bevor wir da starten in dieses Thema, dieses sehr spannende Thema und vor allem auch ein sehr vielseitiges Thema. Ich glaube, das ist auch ein Thema, wo es sehr viele Mythen oder falsche Vorstellungen gibt. Da bin ich schon ganz gespannt, was du uns da erzählen hast.

3:03Evi Bevor wir da aber starten, möchte ich ganz gerne noch persönlich einen kurzen Hinweis geben, und zwar zu einer Veranstaltung, die in knapp zwei Wochen stattfinden wird. Und zwar ist ja am 30. Juni wie jedes Jahr der International Asteroid Day. Und diesmal feiern wir den auch in Baden. Also ich wohne ja in Baden und zwar mit dem Cinema Paradiso.

3:23Evi Und zwar werden wir uns gemeinsam am 30. Juni beim Asteroid Day den Film Armageddon ansehen, den Blockbuster. Den kennen vielleicht einige ja schon aus den späten 90ern. Elke, du kennst den bestimmt, oder?

3:35Elka Ja, voll. Den schon, ja.

3:37Evi Wir werden uns den ansehen und ich werde auch ein bisschen davor über die Science zu dem Film sprechen. Und es wird davor eine Einführung zu dem Thema geben. Es wird auf bestimmte Fragen eingegangen. Der Florian ist auch dabei und die Ruth Grützbach ist auch dabei. Also das Team von Das Universum, von dem anderen Podcast, bei dem ich ja dabei bin, eben mit Florian Freistetter und Ruth Grützbach.

3:56Evi Da wird es eine kurze Einführung geben zu dem Thema und dann werden wir uns gemeinsam den Film anschauen. Also wer Lust und Zeit hat, am 30. Juni im Cinema Paradiso Baden, kommt doch einfach vorbei. Links zu Infos und den Tickets werde ich in die Shownotes packen.

4:10Elka Cool, dann freue ich mich. Ich hoffe, ich schaffe es auch hin.

4:12Evi Ja, es wäre cool, wenn du auch kommen könntest.

4:14Elka Dann ist ein kleines Hörerinnen-Treffen.

4:16Evi Ja, würde mich voll freuen, wenn wir uns dann auch sehen oder mehrere Hörer und Hörerinnen da treffen. Und jetzt wieder zurück zum Thema KI. Das ist nämlich tatsächlich ein sehr aktuelles Thema, das auch gehäuft in den Medien vorkommt. Das war jetzt erst vor ein paar Wochen, ich glaube, das ist noch nicht einmal einen Monat her, ja wieder ganz, ja, ich weiß nicht, ob es groß war, auf jeden Fall bin ich darüber gestolpert, weil sie haben eine KI getestet und da kam irgendwie heraus, dass das aus Selbstschutz die KI dann einen Mitarbeiter von dieser Testfirma erpresst hat, als es dann irgendwie davon erfuhr, dass es ersetzt oder abgeschaltet werden muss.

4:49Evi Also das sind immer diese Albtraummeldungen.

4:52Elka Ja, ich meine, es gibt diese Angst vor den Overlords und dass die KI alles übernimmt. Ich finde das immer so ein bisschen schwierig. Also ich bin ja voll für Hype und das passt schon so. Aber wir sollten uns auch halt nicht verrückt machen lassen und es schon sehen als das, was es ist, dass es einfach eine Rechenmaschine ist und da passieren mathematische Operationen, statistische und ja, das ist jetzt noch nicht so weit, dass man das als Bewusstsein bezeichnen könnte oder so.

5:22Elka Dass das irgendwie ein eigener, selbstständiger Wesen ist. Ich würde das ja gar nicht wollen, ehrlich gesagt. Deswegen möchte ich auch so ein bisschen, wenn ich über KI spreche, anfangen bei den Basics und erzählen, was das überhaupt genau ist, was ist Machine Learning und wie funktioniert das im Kleinen und dann erst ins Große übergehen.

5:40Elka Ich glaube, das ist so das Problem, dass die Öffentlichkeit ist erst zugeschaltet worden zu der Entwicklung, als es schon sehr weit war. Und in Wirklichkeit gibt es einfach KI schon sehr, sehr lange. Und es hat sich einfach stufenweise entwickelt und ist immer komplexer geworden. Und wir kriegen jetzt halt nur das Endergebnis sozusagen mit.

5:57Evi Ich glaube auch, dass da ganz viel vermischt wird, auch aufgrund der Popkultur. Ich glaube, dass uns da Filme einfach auch, Science-Fiction-Filme, ganz viel geprägt haben und dass ganz viel auch vermischt wird. Du hast das eh schon ein bisschen angesprochen. Ich glaube, das ist vielleicht auch etwas, was uns Menschen irgendwie inhärent ist und deswegen finde ich es auch ganz toll und ganz wichtig, dass du das Thema heute mitgebracht hast. Bevor wir starten, möchte ich ganz kurz noch einen Teaser geben.

6:20Evi Das Thema ist ja auch sehr oft und sehr viel in Science-Fiction-Filmen. Und deswegen wird es wahrscheinlich ja nach unseren Sommerfolgen dann im Herbst ein neues Science-Fiction-Special geben. Wieder mit Peter, wo wir dann genau dieses Thema auch besprechen werden.

6:33Elka Ja, jetzt habe ich es gespoilert schon. Aber da kann man sich dann drauf freuen.

6:37Evi Vorfreude ist ja bekanntlich die größte Freude. Ja, und ich würde sagen, wir starten jetzt auch gleich in das Thema rein nach einer ganz kurzen Pause. Beginnen wir bodenständig mit, was ist KI oder künstliche Intelligenz? Ich glaube, es ist Zeit, dass wir diesen Begriff ein bisschen entmystifizieren, oder?

6:52Elka Ja, genau. Das ist mir ganz wichtig. Ich unterrichte auch an der Fachhochschule Introduction, eigentlich zur Computer Science, aber wir machen eben auch ein bisschen Einführung in die KI oder eigentlich mehr Machine Learning. Und da geht es mir auch eben darum, das zu entmystifizieren und da ein bisschen Licht ins Dunkeln oder in diesen Hype irgendwie zu bringen. Und ich habe eh schon erwähnt, vielen ist nicht bewusst, dass es KI einfach schon sehr, sehr lange gibt.

7:16Elka Der Begriff zum Beispiel künstliche Intelligenz, den gibt es schon seit den 50er Jahren. Also 1956 wurde der Begriff KI geprägt bei einer Konferenz, wo sich mehrere Informatiker, ich wollte sagen innen, aber ich glaube wahrscheinlich eher Männer.

7:32Evi Ich glaube auch, dass Gender nicht notwendig ist, in dem Fall.

7:35Elka Genau. Und die haben eben nachgedacht über diese Möglichkeiten. Und der John McCarthy, der eben da auch dabei war, der hat eben diesen Begriff der künstlichen Intelligenz geprägt. Und spannend ist aber auch, dass es keine einheitliche Definition gibt, was ist KI. Also es gibt mehrere Begriffsdefinitionen, aber es gibt keine, wo sich alle WissenschaftlerInnen darauf einigen.

7:57Elka Eine sehr recht gute, finde ich, ist von Bar und Feigenbaum. KI ist die Fähigkeit, einer Maschine kognitive Funktionen auszuüben, die dem menschlichen Verstand zugeordnet werden. Zum Beispiel lernen, planen, argumentieren, Problemlösung und Erwerb von Fähigkeiten. Das heißt, das Wichtigste daran ist dieses menschliche Verstand.

8:16Elka Also wir sind halt sehr ich-zentriert, wir als Menschen. Und Intelligenz ist immer das, was wir halt können. Und deswegen ist KI etwas, was uns imitieren kann und unseren Verstand imitieren kann und unsere Intelligenz.

8:30Evi Okay, das heißt, es geht da schon darum, diesen Begriff der künstlichen Intelligenz quasi in Relation zu setzen mit dem menschlichen Verstand. Denkst du dann, dass das Wort Intelligenz vielleicht falsch gewählt wurde damals oder findest du es passend eigentlich? Oder denkst du, dass das vielleicht auch so ein bisschen die Wurzel von dem ist, warum es jetzt auch oft so vielleicht fehlverstanden oder fehlinterpretiert wird?

8:51Elka Ja, ich meine, ich würde mir jetzt nicht anmaßen, den John McCarthy zu korrigieren, aber ich glaube schon, dass das Intelligenz einfach ein sehr schwammiger Begriff ist. Also selbst bei der menschlichen Intelligenz sind wir uns ja auch nicht so ganz einig, was das jetzt ist. Und es gibt emotionale Intelligenz und das, was einen IQ-Test misst und so.

9:10Elka Also das ist ja schon bei Menschen sehr, sehr schwammig. Aber ja, man hat halt irgendeinen Begriff gebraucht und das ist jetzt halt das, mit dem wir arbeiten. Aber es gibt vielleicht bessere. Aber es gibt ja auch Teilbereiche von der künstlichen Intelligenz und deswegen ist es auch gescheit, einfach über das zu reden.

9:29Elka Also ein bisschen konkreter benennen, von was man da spricht, von welchen Technologien und Algorithmen. Und sicher habt ihr schon mal gehört von Maschinenlernen, Deep Learning, neuronale Netze. Das sind diese Buzzwords, die so herumfleuchen. Und dann ist immer so unklar, ist das dasselbe? Ist Deep Learning das gleiche wie KI?

9:49Elka Und ja, wie hängt das alles zusammen? Man kann sich das so vorstellen, wie so Teilbereiche über allem schwebt. Die künstliche Intelligenz, dann war es so zeitlich, dass in den 1980er Jahren maschinelles Lernen entwickelt worden ist, weil maschinelles Lernen einfach aus sehr vielen Datenmengen lernt. Und in den 80er Jahren war es dann technologisch möglich, dass man sehr, sehr viele Datenmengen verarbeiten kann mit den Computern, die wir da eben mittlerweile schon hatten.

10:15Elka Und dann der nächste Schritt, also wieder eine Teilmenge von maschinellem Lernen, war in den 2010er Jahren das Deep Learning und neuronale Netze. Das ist ein bisschen synonym, kann man sagen, weil man neuronale Netze für Steep-Learning benutzt. Und da war so in den 2010er Jahren eben dieser Sprung, wo man diese neue Ära irgendwie erreicht hat.

10:34Elka Und zwei Meilensteine möchte ich auch noch irgendwie sagen. 2018 wurde AlphaFold entwickelt. Hast du von dem mal gehört?

10:41Evi Nein, ich glaube nicht.

10:43Elka Die haben nicht einen Nobelpreis bekommen. In dem KI-Programm geht es darum, dass sie die Faltung von Proteinen mit KI errechnen. Und das ist in der Forschung ein extremer großer Sprung. Weil die Faltung von Proteinen, vielleicht kannst du dich noch erinnern, in der Schule hat man so gelernt, so Primärstruktur, oder vielleicht habe ich es auch in der Uni gelernt.

11:01Elka Ich bin mir verwischt, das ist schon irgendwie alles so. Da gibt es halt die Primärstruktur, Sekundärstruktur und die falten sich in eine sehr, sehr komplexe Art und Weise. Je nachdem, wie sie sich falten, haben sie völlig andere Eigenschaften. Und das halt zu berechnen ist sehr, sehr komplex. Und da hat eben das AlphaFold vor kurzem einen Nobelpreis bekommen.

11:18Elka Ich glaube letztes Jahr, ich bin nicht ganz sicher. Und das ist auch lustig, weil ich habe das meinen Studis schon vorher irgendwie gesagt. Und weil ich halt auf der JKU, also auf der Johannes-Geppler-Uni, hat ein Professor gemeint, die sind ein großer Nobelpreiskandidat, hat er schon vor zwei, drei Jahren gesagt.

11:33Elka Und dann habe ich mich schon so gefreut, so will ich mir so wie Nostradamus vorkommen oder positiv und einfach eine Hellseherin, weil dann wirklich die einen Nobelpreis bekommen haben.

11:42Evi Jetzt wo du es erwähnt hast, glaube ich mich auch wieder zu erinnern, dass das ja dann ein bisschen umstritten auch war, oder? Weil es ja eben irgendwie so, wie er jetzt diesen Nobelpreis bekommen hat, ob das jetzt die KI bekommen hat oder stimmt das? War das der Fall?

11:53Elka Naja, umstritten. Nicht deswegen, sondern das war halt das erste Mal, dass jemand, der nicht ein Wissenschaftler ist, einen Nobelpreis bekommen hat. Also das war halt das erste Mal, dass ein Unternehmen und niemand irgendwie jetzt als Wissenschaftler irgendwie tätig ist, sondern eben einfach Informatik.

12:10Elka Aber das ist ja eigentlich nicht schlecht, das ist ja eine coole Sache eigentlich.

12:14Evi Ja, dann war es das, ja.

12:15Elka Genau, deswegen habe ich mir gedacht, das ist sicher mal gehört damals, nur den Namen wahrscheinlich nicht erinnert. Dann 2022, ja, in der großen Öffentlichkeit, der große Durchbruch, JetGPT kommt auf den Markt. Und das ist echt witzig, wie das so ein Unchanging ist, weil wir haben auch jetzt gerade Aufnahmegespräche für die Studis fürs nächste Jahr und dann erzählen dann viele so, die sind dann halt so 23 oder so, ja, ich habe noch maturiert, dass es kein JetGPT gegeben hat.

12:42Elka Also es ist irgendwie für Schülerinnen und Studis so ein bisschen so, es gibt die Zeit vor ChatGPT und die Zeit nach ChatGPT. Und es hat so völlig das Leben, zumindest in der Schule, glaube ich, geändert.

12:53Evi Also ich glaube schon generell, dass es das mit ChatGPT wirklich eine große Veränderung jetzt gebracht hat.

12:59Elka Das ist so witzig, weil es schon so klingt, so wie, ja, ich habe maturiert, dass es noch schwierig war. Aber das ist halt, ja, das ist eine andere Diskussion. Aber das finde ich, kann man jetzt auch nicht so sagen, weil wir haben auch, Ich darf auch Taschenrechner benutzen, ist trotzdem nicht einfacher, die Mathematik.

13:13Elka Das waren irgendwie so die Hauptdinger, aber lustige Sachen, da werde ich auch einen Link reintun in die Show Notes, die man sich anschauen kann. 1966 kam Eliza auf den Markt. Das war der erste Chatbot, der eine Psychotherapie simuliert hat. Das war der erste Chatbot generell. Und was hat sie gemacht? Er hat eine Psychotherapeutin simuliert.

13:32Elka Und die Leute damals sind völlig verrückt geworden danach. Und das war halt 1966.

13:36Evi Wie sie sind verrückt geworden, nachdem sie den Psychotherapeuten den Chatbot konsultiert haben, oder wie?

13:42Elka Ja, das auch. Aber nein, sie waren halt so begeistert. Und es gibt eine Nachbildung von diesem Chatbot, da werde ich einen Link eben hin tun, wo man mit dem Eliza auch reden kann. Und es ist echt nicht so gut. Also eigentlich stellt Eliza immer nur Rückfragen. Und sagt, warum fühlst du dich so? Oder keine Ahnung, do you like being right?

14:01Elka Zum Beispiel hat sie zu mir gesagt. Also ganz eigenartige Sachen, aber es ist recht witzig zum Ausprobieren.

14:06Evi Ja, also ich habe sie schon mal ausprobiert. Also ich kannte, also jetzt vorher schon, schon länger her, dass ich sie mal ausprobiert habe. Und ich glaube, es ist wirklich jetzt mit heutigen Maßstäben betrachtet. Und ich glaube, da können wir uns mal einfach jetzt nicht mehr rausnehmen. Ist es wirklich langweilig und eigentlich eher so, ja, okay.

14:21Evi Aber ich glaube, dass das für die damalige Zeit wirklich revolutionär war. Ja, also damals, glaube ich, war das wirklich schon ein ziemliches Wow-Ding. Vielleicht ganz kurz auch noch zum Thema Psychotherapie beziehungsweise generelle Sachen. Ich glaube, da gibt es auch ganz viele mittlerweile Untersuchungen, dass solche Chatbots gerade bei manchen Sachen hilfreicher sind als jetzt echte Menschen, weil du da so eine soziale Hürde nicht hast, dass du denkst, okay, der urteilt jetzt über dich.

14:46Evi Und ich glaube, da gibt es ein paar Sachen, ich glaube, bei einer Apotheke oder sowas, dass wenn du da vielleicht Sachen hast, die dir unangenehm sind, Dass es da den Menschen leichter fällt, vielleicht auch ehrlicher zu sein, wenn sie quasi mit glauben, mit einem Chatbot zu sprechen. Auch wenn vielleicht dahinter ist ein echter Pharmazeut, der sie dann berät, weil da doch so ein bisschen eine andere Art der Interaktion einfach ist.

15:03Elka Ja, das kann ich mir gut vorstellen, ja. Es gibt ja auch jetzt viele so Psychotherapie-Apps und so. Man muss ja irgendwie aufpassen. Es hat ja auch den Fall irgendwie gegeben, wo ein KI-Chatbot dann der Person vorgeschlagen hat, sich umzubringen. Also es kann auch irgendwie eine sehr, sehr eigenartige Richtung gehen.

15:20Elka Das war jetzt kein zertifizierter Chatbot, aber trotzdem halt, ja, ist schon ein bisschen scary. Hat halt Bias auch drinnen, worüber wir dann eh später kurz reden werden. Ja, was noch spannend war, so 1995, autonomes Fahren, glaube ich auch eine coole Sache gewesen und so ein Schock für die Menschheit.

15:37Elka Ich kann mich da nicht mehr erinnern, weil da war ich noch klein, aber 1997. Als Kasparov, der Schachheld, Schachgenie, im Schach besiegt wurde von Deep Blue. Da kann ich auch eine Serie empfehlen, ich glaube auf Artie oder so, die heißt auch Deep Blue, wo es genau um dieses Turnier geht, wo Kasparov gegen den IBM KI antritt.

15:57Elka Das ist sehr spannend und was auch die Leute da rein interpretiert haben, die Menschheit so. Mein Gott, das ist das Schlimmste der Welt, weil wenn jetzt diese Maschine den klügsten Schachspieler der Welt besiegt. Und ich denke mal, es ist doch eine coole Sache. Wir sind so gescheit, dass wir solche Maschinen bauen können.

16:11Elka Was sagt das über uns erst aus?

16:15Evi Das finde ich super, deine Interpretation. Ich finde es gerade erstaunlich, dass, wenn du sagst, 1995 autonomes Fahren, dass das jetzt 30 Jahre her ist und dass wir noch immer keine wirklich so selbstbewahrten Autos haben. Ich meine, wir sind natürlich schon weiter, gibt sie schon, aber so richtig den Durchbruch hat es da jetzt noch nicht ganz gegeben oder so, wie wir uns das aus den Filmen vorstellen.

16:33Elka Ja, ich glaube, in San Francisco oder so gibt es schon so Taxis, die selber fahren. Aber ja, auch 95, das waren halt die ersten Versuche. Es war halt noch sehr schlecht. Es sind auch schwierige Fragen, die man da beantworten muss. Allein zum Beispiel dieses berühmte Trolley-Dilemma, wenn du halt wohin fährst und du musst ausweichen und vor dir ist ein Kind, links von dir ist eine ältere Person oder so. Was soll das Auto machen?

16:56Evi Die moralischen Dilemma, die immer wieder auftauchen.

16:59Elka Toll, und das ist ja für Menschen schwierig schon und dann das Einprogrammieren. Ja, aber gut, ich möchte nicht zu sehr ausschweifen, weil ich möchte auch ein bisschen eben was die technischen Basics reden, nämlich Machine Learning. Wie gesagt, das war dieser nach KI, der nächste Level. Da gibt es drei Arten von Machine Learning, das wir unterscheiden.

17:17Elka Das eine ist Supervised Learning, also überwachtes Lernen, Unsupervised Learning, also unüberwachtes Lernen und Und Reinforcement Learning, ich glaube, Bestärken des Lernen ist das auf Deutsch. Beim Überwachten lernen, also in so einem Comic, den ich habe, darüber wird das so bezeichnet, Lernen mit einem Lehrer oder Lehrerin.

17:36Elka Da geht es darum, dass man der KI oder dem Modell eher Daten gibt, die schon beschriftet sind. Zum Beispiel ein sehr einfaches Beispiel. Man gibt dem Modell ein Bild von einem Apfel und Bilder von einer Erdbeere. Also nicht nur eins, sondern ganz viele Bilder von Äpfel und Erdbeeren. Diese Daten sind auch gelabelt, also das ist auch kategorisiert schon von einem Menschen vorher, das ist eben etwas, was Arbeit benötigt, dass man sagt, das ist Apfel, das ist Erdbeere.

18:01Elka Man tut da ganz viele Apfeln und Erdbeeren rein und dann am Ende, wenn die KI oder das Modell fertig trainiert ist, kann es dann, wenn man ein ungelabelte Daten rein tut, also irgendein Foto möchte wissen, ist das jetzt ein Apfel oder eine Erdbeere, kann es daneben unterscheiden und das kann klassifizieren.

18:16Elka Also das ist eine typische Klassifizierungsaufgabe. Bilderkennung ist ja auch so ein typisches Ding. Zum Beispiel habe ich so eine App, die, weil ich vorher gerade so einen lauten Vogel auf meiner Terrasse hatte und ich kenne mich überhaupt nicht aus mit Tieren, aus jetzt mit meinen Katzen, aber ich meine jetzt so mit Wildtieren und Bäumen und so.

18:31Elka Und die kann anhand des Gesanges, kann sie mir sagen, was für ein Vogel das ist. Das ist eigentlich recht cool. Das habe ich dann manchmal benutzt und habe so ein bisschen wie bei Pokémon spielen. Da kann man sich dann eben speichern, welche Vögel man halt gesehen hat oder gehört hat.

18:46Evi Ah, okay, ja.

18:46Elka Und dann kann man so sammeln. Und ich war ja auch in Argentinien letztes Jahr und habe dann auch dort ganz seltene, also selten, dort sind es nicht selten, aber für uns halt ganz selten.

18:55Evi Für dich selten, ja.

18:57Elka Genau.

18:57Evi Dann hast du auch noch was gelernt, nicht nur die KI.

18:59Elka Genau, ja. Und das Zweite ist eben dieses unüberwachte Lernen. Da geht es eher um Clustern. Also da gibt man Daten, aber man hat die nicht vorher markiert mit das ist Apfel, das ist Erdbeere, sondern man sagt, ich habe hier einen Haufen von Daten, Keine Ahnung, bitte mach mir Cluster, bitte sag mal, wie die zusammenhängen könnten.

19:18Elka Das Modell macht dann eben selber Cluster nach gewissen Abständen, meistens ist es so eine Distanzberechnung, die die halt nahe beieinander liegen, denkt man, dass die eher ähnlich zueinander sind und die, die weiter weg liegen, sind eher unterschiedlich. Und dann sagt man einfach, okay, mach mir drei Cluster aus diesen Daten und dann wird das nach einer gewissen Logik, einer mathematischen.

19:38Elka Und das sind eben ganz normale Algorithmen, die man nehmen kann. Zum Beispiel K-Nearest Neighbor ist ein Algorithmus, den man auch so zumindest auf der Uni lernt. Und das ist alles sehr, sehr nachvollziehbar. Unsupervised Learning, für was man das auch verwendet, ist zum Beispiel bei Anomalie-Detektionen.

19:56Elka Also wenn man jetzt zum Beispiel etwas produziert am Fließband und man möchte schauen, dass das alles ähnlich ausschaut von der Qualität her, kann man eben auch das Unsupervised Learning nehmen, weil das eben so Ähnlichkeiten erkennt. Und wenn etwas einfach nicht passt, dann wird das eben markiert. Oder was ihr auch sicher kennt, ist, wenn ihr in einen Film schaut, so auf Netflix, und dann wird gesagt, ja, dir hat dieser Film gefallen, dir könnte auch dieser Film gefallen.

20:21Evi Ja, also Ähnlichkeiten. Ja, da bin ich schon gespannt, was dann in der Astronomie zum Einsatz kommt. Und welche Art von Machine Learning.

20:27Elka Genau, das werden wir dann besprechen. Und das Letzte ist dieses bestärkte Lehre, Reinforcement Learning. Das wird vor allem bei Spielen verwendet. Da kann ich dann auch noch einen Link dazu tun, wo man Tic-Tac-Toe spielt mit einem Modell und das aber vorher trainieren muss mit Tic-Tac-Toe. Also es klingt ein bisschen abstrakt, aber da geht es um Lernen durch Bestrafung und Belohnung.

20:48Elka Also ein bisschen wie beim Hund, wenn es etwas richtig gemacht hat, dann wird es belohnt und bestraft. Aber das heißt jetzt nicht, dass man irgendwie draufhaut oder so, sondern man ändert einfach das Verhalten. Zum Beispiel beim Spiel ist das sehr einfach zu verstehen, wenn es gewinnt im Tic-Tac-Toe, dann merkt es sich, welche Züge habe ich gemacht, um zu gewinnen.

21:05Elka Und diese Züge, da wird die Wahrscheinlichkeit beim nächsten Mal höher, dass es diese Züge macht.

21:10Evi Ist das dann beim Schach auch so?

21:11Elka Genau, also bei allen Spielen. Ich meine, beim Schach, da gibt es nochmal Regeln, die es auch kennen muss. Nehme ich an. Aber das ist eben das Spannende bei dem Tic-Tac-Toe. Es hat keine Ahnung, was die Regeln sind von Tic-Tac-Toe oder von irgendeinem Spiel, sondern es lernt nur, habe ich gewonnen oder habe ich verloren?

21:27Evi Trial and error.

21:28Elka Genau, trial and error, ja. Voll. Und das ist auch beim autonomen Fahren, was da auch verwendet wird. Okay, ja das ist das Machine Learning und dann eben der nächste Schritt war ja das Deep Learning und da, wie du das Wort schon sagt, neuronale Netze, versucht man das Gehirn wieder zu imitieren und ich finde es da sehr spannend, sich zu überlegen, wie das ist mit dem Wissen in diesen neuronalen Netzwerken.

21:48Elka Also es wird immer so bezeichnet, als ob das so eine Blackbox ist, aber es ist nicht wirklich eine Blackbox. Wir wissen schon, dass da mathematische Operationen passieren. Ja, es ist einfach zu komplex, um diese nachzuvollziehen.

21:59Evi Zu komplex, wie die KI da quasi zum Ergebnis kommt oder wie?

22:02Elka Zu viele Parameter. Da gibt es auch ein Beispiel. Ich habe jetzt zwei Fragen an dich und die erste ist sehr leicht und die andere ist sehr schwer. Nämlich, was ist die Hauptstadt von Frankreich?

22:12Evi Paris.

22:13Elka Okay, passt, richtig. Zweite Frage, seit wann weißt du das?

22:17Evi Was?

22:18Elka Dass Paris die Hauptstadt ist von Frankreich?

22:20Evi Wahrscheinlich seit der Schule.

22:21Elka Seit wann genau?

22:22Evi Ich weiß ja nicht, wann ich es genau gelernt habe in der Schule.

22:25Elka Genau, und das ist halt genau die Sache, dass wir können jetzt nicht genau nachvollziehen, wann, wo genau in deinem Gehirn wurde das abgespeichert im Deep Learning, in diesem neuronalen Netzwerk. Also dieses Wissen hat nicht einen Schleiferl und eine Beschriftung mit, an diesem Tag wurde das so gelernt, aber es ist da irgendwo drinnen.

22:42Elka Wir können es auch nicht einfach rauslöschen, so, ach, das tun wir wieder raus, weil das einfach zu komplex halt ist. Bei Neuronanznetzen will ich jetzt nur sagen, wie das aufgebaut ist. Da haben wir eine Input-Schicht, eine Output-Schicht und in der Mitte haben wir Hidden Layers heißen die. Und je mehr von diesen Hidden Layers da sind, desto komplexer wird das natürlich.

23:02Elka Und es gibt diese Verbindungen zwischen den Knoten und beim Trainieren passiert nur das, dass diese Gewichte, es gibt Gewichte zwischen den Knoten, diese angepasst werden. Das klingt jetzt ein bisschen abstrakt, man muss sich das glaube ich auch in einer Bildskizze irgendwie anschauen. Aber es ist nur eine Formel, also eine Activation Function.

23:20Elka Und diese Formel wird jedes Mal, also dieses Gewicht ist einfach wie ein Faktor, kann man sich dann vorstellen. man haut was rein, dann passiert diese Berechnung und beim Output-Faktor kommt eine Zahl raus, die dann auch die Wahrscheinlichkeit darstellt. Zum Beispiel, ich haue ein Katzenbild rein und jeder Pixel wird dann berechnet.

23:39Elka Jeder Pixel hat ja einen Wert, weil ein Bild hat zum Beispiel Schwarz-Weiß-Wert von der Farbe her. Dann passiert diese Berechnung, also diese Funktionen und dann geht das von Datenpunkt zu Datenpunkt, wird berechnet, berechnet, berechnet. Am Ende kommt dann wieder eine Zahl raus, die uns dann sagt, wie wahrscheinlich ist es, dass dieses Bild ein Katzenbild ist.

23:57Elka Und wenn das aber nicht stimmt, dann, was macht man dann? Man ändert einfach die Gewichte von diesen Funktionen, also die Faktoren. Und dann passiert das noch einmal und noch einmal und so oft, bis man dann das bekommt, was halt stimmt sozusagen, dann ist das richtig trainiert. Was ich nur mitgeben will, ist wichtig, dass KI immer mit Wahrscheinlichkeiten funktioniert.

24:16Elka Auch JGPD versteht euch nicht, sondern es sagt einfach immer nur das Wahrscheinlichste. Was in seinen Datensatz nach diesem Wort gekommen ist. Also das ist wirklich ganz, ganz wichtig. Da gibt es keine absoluten Wahrheiten, sondern es ist immer eine Wahrscheinlichkeit. Und es geht auch nicht darum, dass das irgendwer ein Bewusstsein hat.

24:35Elka Schaut es euch da gerne dazu auch ein Video an, das chinesische Zimmer. Das ist ein philosophisches Gedankenexperiment, was man, finde ich, sehr gut mit KI vergleichen kann. Weil da geht es darum, dass jemand in einem Raum sitzt, der nicht chinesisch kann und bekommt über den Türschlitz einen chinesischen Satz.

24:53Elka Er hat aber in diesem Raum ganz viele Regelwerke, wo steht, wie er antworten soll auf diese Sätze in Chinesisch. Und er antwortet dann immer so, wie er dieses Regelwerk halt findet und tut es wieder rausschieben. Und die Person draußen sieht nur, okay, ich frage auf Chinesisch, wie geht es dir? Und es kommt zurück, mir geht es gut.

25:10Elka Und es ist jetzt für eine außenstehende Person nicht nachvollziehbar, ob die Person innen wirklich Chinesisch kann oder ob es einfach nur sehr, sehr gut nach diesem Regelwerk funktioniert. Was würdest du sagen? Hat die KI ein Bewusstsein?

25:23Evi Nein, ich würde mal sagen, dass du mir nachher dann auflösen, oder?

25:26Elka Dann kommt die große Enthüllung.

25:28Evi Genau.

25:29Elka Ja, auch ein Problem eben, also erstens mal eben meiner Meinung nach ist die KI ja auch einfach nur mathematische Operationen. Und auch ein Problem, was ich vorhin gesagt habe, ist Bias in KI. Das Erste ist natürlich, dass auch unsere Datenmengen nicht perfekt sind und dass wir von gewissen Gruppen nicht genug Daten haben, weil wir jetzt nicht an die Astronomie denken, sondern generell zum Beispiel Gesichtserkennung, ist es so, dass Gesichtserkennung meistens mit weißen Männern trainiert wurde.

25:55Elka Und die Fehlerquote bei weißen Männern bei einer Gesichtserkennungssoftware, die ich mal nachgeschaut habe, bei 0,6 Prozent und für schwarze Frauen bei über 30 Prozent.

26:05Evi Okay, ja, das ist ein großer Unterschied.

26:06Elka Genau, also da ist auch schon drinnen, dass man einfach die Daten nicht berücksichtigt von allen Menschengruppen. Plus, was auch drinnen ist, ist, dass ja auch unsere Welt Rollenbilder hat und unsere Welt ja auch nicht fair ist. Und dass auch unsere Wertevorstellung uns Stereotypen abbildet. Und da ist ein berühmtes Beispiel der AMS-Algorithmus in Österreich, also das Arbeitsmarktservice.

26:28Elka Da hat es eine KI gegeben, wo den Leuten empfohlen wurde, was sie später mal arbeiten sollten. Und diese KI hat den Frauen empfohlen, Friseurin zu werden und den Männern in die IT zu gehen. Das ist halt nicht das, was wir halt wollen. Aber jetzt kann man nicht sagen, dass die KI irgendwas falsch gemacht hat oder irgendwie falsch funktioniert hat, sondern das ist ja die Realität.

26:47Elka Die Realität ist, wir haben nur 15 Prozent Frauen in der IT. Nur was wir uns halt Gesellschaft fragen müssen ist, wollen wir, dass die KI noch weiter die Ungleichheiten, die in unserer Gesellschaft bestehen, halt verstärkt? Das wollen wir natürlich nicht und da muss man einfach aware sein und man kann da schon noch an Stellschrauben drehen, aber man muss sich halt dem bewusst sein und das sind halt so typische Gefahren von KI.

27:11Evi Du hast halt Input-Output und wenn du halt shitty Input hast oder Fehlerhaften oder wenn du da was mit drinnen hast, ist natürlich der Output auch dementsprechend. Also ich glaube, in dem Sinne zeigt es uns vielleicht einen eigenen Spiegel sogar ganz gut auf.

27:24Elka Genau, also das Garbage in, Garbage out ist die eine Sache. Manchmal sind die Daten ja korrekt, aber sie sind halt, wie unsere Welt halt ist. Unsere Welt ist halt. Ja, es gibt es auch zum Beispiel für das US-Justizsystem, da benutzen die eine KI, die empfiehlt, ob die rückfällig werden oder nicht. Also ob die so, wie heißt das, auf Bewährung rauskommen sollen.

27:44Elka Und die KI sagt bei schwarzen Menschen mehr Nein. Also das ist halt auch einfach eine rassistische Anwendung von KI.

27:50Evi Das ist halt wirklich problematisch und ich finde halt auch gerade in so sensiblen Bereichen muss man da wirklich aufpassen.

27:56Elka Genau, deswegen sind wir in der EU ja cool und haben den EU-AI-Act, wo wir da nach Risikogruppen definieren, wo es okay ist, das zu verwenden, wo man aufpassen muss und wo es überhaupt völlig verboten ist. Das Gute ist ja, in der Astronomie haben wir keine Daten über Menschen. Da ist es zumindest nicht so hakelig, sondern da ist es eigentlich eine sehr coole Sache, KI zu verwenden.

28:17Elka Und vor allem, es ist eigentlich so naheliegend, weil es gibt nicht sehr viele Bereiche, wo wir so absurd viele Daten haben. Also die Astronomie ist ja genau das, wo wir fast unendlich viel aufzeichnen können und ganz, ganz viele Daten haben.

28:34Evi Und Daten produzieren, ja.

28:36Elka Genau, ja. Also das kann ja bis in die Petabyte gehen. Also das ist ja eigentlich gar nicht mehr vorstellbar für uns.

28:43Evi Ganz spannend. Also das sind ja auch immer wieder Größen, glaube ich, die ja eigentlich unvorstellbar sind, mit denen wir da ja arbeiten. Ich habe mal schon gesprochen über das Bild von dem schwarzen Loch, das wir ja haben. Also ich glaube, das ist nämlich etwas, was viele ja kennen. Und das wurde ja gemacht mit dem Event Horizon Teleskop. Und das ist dieses virtuelle Teleskop, was ja auch riesengroß eigentlich ist.

29:03Evi Und da hat man ja auch eine wahnsinnige Datenmenge produziert, also dreieinhalb Petabyte und das ist halt so wie 100 Jahre HD-Videomaterial, also wirklich unvorstellbar und wirklich so groß, weil das hat man ja auch an mehreren Stationen auf der Welt eben aufgezeichnet. Die haben eben zur gleichen Zeit wirklich die gleiche Gegend am Himmel beobachtet und dann mussten diese Daten auch wirklich physisch transportiert werden.

29:24Evi Also das ist dann so eine große Datenmenge, das kannst du nicht mehr mit einer Internetverbindung irgendwie dann senden oder sowas. Sondern da hat man halt dann wirklich 1024, 8 Terabyte Festplatten mit dem Flugzeug transportieren müssen. Und dann hat man auch fünf Jahre gebraucht, um das alles auszuwerten und auszuarbeiten.

29:40Evi Also das ist halt auch, damit man mal so ein Gefühl bekommt, von welcher Datengröße wir hier sprechen.

29:45Elka Vor allem bei dem Thema hat es ja auch die Bume eingegeben, eine von den Wissenschaftlerinnen. Das Foto von ihr ist so viral gegangen, wo sie vor dem PC sitzt und so völlig baff ist. Oh mein Gott, ein Foto, ein Bild vom schwarzen Loch. Und sie ist auch eine von den Wissenschaftlern, die ich bei der Muttertagsshow im Planetarium vorgestellt habe.

30:03Elka Es ist eigentlich unglaublich, was für Möglichkeiten eben KI da bietet. Und es war ja, wenn wir auch zum Beispiel über die Herschel geredet haben, das war ja eine extrem mühsame Arbeit früher, dass Sachen irgendwie einzeln durchzugehen, also ich würde verrückt werden. Mit der Automatisierung ging das alles natürlich noch viel einfacher.

30:21Evi Ich sehe auf diesen alten Platten noch gar nichts. Hast du es mal schon gesehen, diese Glasplatten, diese alten Fotoplatten mit diesen ganzen Punkten drauf oder sowas? Ich würde ja nichts erkennen. Also ich glaube, ich wäre total ungeägnet für diesen Job.

30:33Elka Voll, da ist man dann schon sehr froh, wenn... Wie KI eine Art Vorauswertung macht. Also KI sagt meistens nicht, dass es es fix, sondern es schränkt einmal stark ein, wo man hinschauen soll und was man sich anschauen soll. Und ich habe da ein paar Beispiele mitgenommen. Ich werde jetzt nicht so viel dazu sagen zu den Projekten, aber so ein paar Grundinfos, wo man dann auch irgendwie nachlesen kann, wenn man mehr wissen will, wo jetzt KI-Technologie benutzt wird in der Astronomie.

31:00Elka Und vor allem sieht man da auch, dass das schon länger benutzt wird, Nicht erst seit 2022, seit es JetGPT gibt, sondern diese Projekte sind teilweise schon auch früher passiert. Also es ist einfach in der Forschung Machine Learning schon sehr, sehr lang eigentlich relevant. Das erste Themengebiet sind Exoplaneten.

31:19Elka Da kann KI sehr, sehr gut helfen. Also da gibt es auch eine automatisierte Exoplanetensuche mit Machine Learning. Ein Projekt aus 2023 wurde zum Beispiel von den University Space Research Association und dem CT-Institut unter NASA gemacht. Wo sie mit Deep Neural Networks, das heißt das sind einfach diese neuronalen Netze, die sehr, sehr viele Layers haben, sehr, sehr viele Schichten in der Mitte, haben die 69 neue Exoplaneten entdeckt.

31:48Elka Und das ist halt schon eine sehr coole Sache. Und wieso haben sie das so gut entdeckt? Oder wieso waren das auch Planeten, die vorher übersehen wurden? Also es geht nicht nur darum, dass es extrem viele Datenmengen sind, die kein Mensch Zeit hat, sich anzuschauen, sondern auch Daten, die verrauscht sind, das ein sehr, sehr schwaches Signal ist oder verrauscht.

32:09Elka Und deswegen, auch wenn Menschen drüber geschaut hätten, haben sie das halt nicht entdecken können.

32:14Evi Einfach selber.

32:15Elka Das ist sehr spannend. Das zweite Projekt zum Thema Exoplaneten, da hat es eine KI-gestützte Analyse von den Testdaten gegeben, also vom Transiting Exoplanet Survey Satellite gegeben.

32:27Evi Sag einmal, bei dir, ich habe jetzt schon irgendwie so Hintergrundgeräusche. Ist das die Katze bei dir?

32:30Elka Ja, die sind gerade ausgezuckt, aber ich glaube, jetzt haben sie sich beruhigt.

32:34Evi Ah ja, okay, gut. Tests ist ganz super, ganz toll. Finde ich sehr wichtige und sehr gute Satelliten und Survey. Der Nachfolger ja vom Kepler. Finde ich sehr schön auch immer. Also da werden ja erdnahe Exoplaneten untersucht, gesucht, auch identifiziert. Ein sehr spannendes Projekt.

32:50Elka Und das war auch schon 2022, diese Auswertung. Und da haben die ja mehrere Algorithmen verwendet. Und weil du sagst, es war dieses Mal nicht einfach nur Neural Networks, weil es ein bisschen fad ist, wird immer Neural Network verwendet, sondern die haben semi-supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen verwendet. Also diese Clustering und Diese Klassifikationsalgorithmen, die ich am Anfang vorgestellt habe.

33:16Elka Und was haben die entdeckt? Also die schauen sich ja diese Lichtkurven an von den Exoplaneten oder von den potenziellen Exoplaneten. Und die haben sich über 10.000 von diesen Kurven angeschaut oder halt die KI und haben drei Exoplanetary Candidates ausgemacht. Das ist eigentlich auch eine coole Sache.

33:35Evi Mir fällt gerade übrigens ein, vielen Tipp, wenn sich da jemand ein bisschen mehr mit dem Thema, auch mit den Testdaten beschäftigen möchte. Ein sehr netter Film ist A Billion Stars. Zu deutsch ist der Beititel im Universum ist man nicht allein. Den hat mir eine Hörerin empfohlen vom Das Universum Podcast.

33:52Evi Und der ist sehr nett. Also da geht es auch um einen Astronomen. Der arbeitet eben auch mit diesen Testdaten. Und da geht es auch um diese Entdeckung von Exoplaneten. Und da sieht man auch sehr schön diese Simulation von Lichtkurven. Also da ist das eben auch sehr schön erklärt, wenn du die Lichtkurven hast von einem Stern.

34:06Evi Und was dann eben passiert, wenn jetzt ein Exoplanet da vorüberzieht, wie dann die Lichtkurve runtergeht und was für Simulationen es da gibt, um herauszufinden, ob das jetzt ein Exoplanet ist oder nicht. Also wer möchte, kann sich den anschauen, kann ich sehr empfehlen.

34:18Elka Das zweite Themengebiet sind die Galaxienklassifikationen. Das ist auch eine Aufgabe, die eine KI sehr gut kann, Sachen klassifizieren. Und da gibt es ein Projekt, das schon 2020 gestartet wurde, nämlich Morpheus. Und diese KI wurde mit Bildern vom Hubble-Teleskop trainiert. Und das Coole ist, dass diese KI pixelgenau erkennt, ob etwas eine Spiralgalaxie ist oder ein Stern oder ein Hintergrund oder was auch immer.

34:44Elka Und dafür hat man ein Neural Network genommen, das heißt UNET. Und das tut man eigentlich zur medizinischen Bildverarbeitung verwenden. Das finde ich auch irgendwie spannend, weil ich komme ja aus dem Bereich der medizinischen Bildverarbeitung. Und man kann sich so vorstellen, wie man einfach Röntgenbilder auch analysiert.

35:00Elka Da gibt es ja auch sehr viele KI-Modelle.

35:03Evi Ja, das ist ja dazu so Krebserkennung, oder? Also Tumorerkennung.

35:06Elka Die haben alle, also nicht nur Tumor, man kann auch andere Krankheiten, Pathologien damit erkennen, Brüche oder auch ein Schlaganfall oder so. Also da kann man sehr viele Pathologien auf den Bildern dann erkennen. In den Paper steht auch, was mich irgendwie gefreut hat, weil ich unterrichte auch Python und ein bisschen TensorFlow.

35:24Elka Da haben sie auch sehr genau dann beschrieben, dass sie eben ein Neural Network verwenden und Using Python 3 and the TensorFlow Library verwenden.

35:32Evi Ja, voll, das ist eigentlich... Der Programmierherz hat da höher geschlagen, oder?

35:36Elka Ja, genau. Und ich habe ja schon gesagt, sie haben Hubble-Bilder verwendet. Sie haben nämlich 10.000 Galaxien vom Hubble Space Telescope aus 2005 und einer Studie verwendet, um diesen Algorithmus zu trainieren.

35:49Evi Das ist halt auch ein Wahnsinn, oder? Ich meine, 10.000 Galaxien, das muss man ja auch mal trainieren lassen dann. Und auch die Daten haben, ja, also das ist schon...

35:55Elka Ja, der dritte Themenbereich ist Simulationen des Universums. Das ist eigentlich ja auch sehr naheliegend. Und Simulationen gibt es zwar auch schon länger, aber jetzt mit KI geht das eben halt viel schneller. Und das ist das sogenannte Cosmological Simulation Modeling, wo man einfach versucht, alle Prozesse, die einfach passieren, im Universum nachzubilden.

36:15Elka Und da gibt es auch ein Projekt, das heißt CAMELS. Und in diesem CAMELS-Projekt haben sie 4000 kosmologische Simulationen erstellt. Und als Methode schreiben sie, das ist irgendwie lustig in einem Paper, da gehen sie gar nicht darauf ein, was genau das ist. und sie schreiben einfach, ja, als Methode einfach traditional deep learning.

36:32Elka Sonst redet sie immer ganz so voll schwurbelig, bla bla bla. Und sie sagen einfach, ja, wir haben einfach traditional deep learning verwendet.

36:38Evi Allgemein bekannt.

36:38Elka Genau. Und sie haben dort more than 100 billion particles und Fluid-Elements simuliert. Also 100 Milliarden wäre das auf Deutsch. Extrem komplex. Und das, also kann man sich vorstellen, was das für neue Möglichkeiten einfach eröffnet für uns. Wenn man das in so schneller Zeit, also es ist wirklich wie gemacht für KI.

36:57Elka Und ich glaube, das ist wirklich so ein extremer Fortschritt oder extremer Sprung nach vorn für die Astronomie.

37:03Evi Ja, also ich glaube, gerade eben im Bereich von den Simulationen ist das wirklich ganz, ganz toll, wenn du halt einen Parameter änderst und siehst, okay, wie verändert sich das dann in dem Modell, in der Abbildung. Und da kannst du dann viele Theorien auch bestätigen, bekräftigen, sagen, ja, okay, das hat sich da jetzt bestätigt, dass das Modell stimmt, wenn man das nochmal nachrechnen kann.

37:23Evi Ich finde das ganz toll, ein sehr spannendes Thema.

37:25Elka Und weil das alles so ein bisschen ältere Projekte waren, habe ich jetzt zum Schluss noch ein ganz neues Projekt rausgesucht. Nämlich Multimodel Universe. Das wurde nämlich gerade vor kurzem veröffentlicht. Das ist nämlich das größte offene KI-Datenset für die Astronomie. Und das hat ein internationales Team von Astronomen und KI-Forschenden gestartet letztes Jahr 2024 und eben das Multimodel Universe genannt.

37:52Elka Und die haben ein 100-Therabyte-Datenset veröffentlicht, das Beobachtungen von unterschiedlichen Teleskopen kombiniert hat. Das Ziel ist eben, dass man damit KI-Modelle trainieren kann, dass man das noch einfacher, noch schneller machen kann, dass man da Muster in verschiedenen Datenlängen erkennen kann, also von Infrarot bis Röntgen.

38:11Elka Und sie wollen halt damit noch mehr die Entwicklung neuer KI-Methoden in der Astronomie beschleunigen.

38:16Evi Sehr spannend.

38:18Elka Und dass das auch so offen ist, das finde ich schon eine coole Entwicklung. Und da sieht man halt auch eine typische Beispiele, wo Zusammenarbeit in der Forschung einfach sehr sinnvoll ist und nicht jeder macht sein eigenes kleines Süppchen.

38:29Evi Ja, das stimmt. Vor allem viele Daten sind ja auch öffentlich zugänglich.

38:32Elka Ja, voll. Es ist eh guter Ton in der Forschung, das so zu machen. Ja, also das ist so die Zukunft, wie es weitergehen wird. Und ich glaube, da ist es ja recht offensichtlich, dass wir wollen, dass das schneller vorangeht. Aber natürlich gibt es ein Thema für ein anderes Mal auch gesellschaftlich relevante Bereiche, wo KI eingesetzt wird, wo man vielleicht ein bisschen mehr darüber nachdenken sollte und wo man den Einsatz einschränken sollte.

38:55Elka Aber ich glaube, in der Astronomie ist es ein sehr vielversprechender und sehr toller Einsatzbereich.

39:01Evi Ja, sehr spannend. Also danke, dass du das Thema mitgebracht hast und dass du uns das jetzt auch so toll erklärt hast und erzählt hast, wo es auch überall zum Einsatz kommt. Ich glaube, wenn wir jetzt das Anfangsbeispiel aus den Medien noch einmal heranziehen, wo die KI den Mitarbeiter presst hat, sollte er ihn abschalten.

39:18Evi Ich glaube, ich finde da irgendwie schon klar, das sind halt alles Programmiersachen. Du musst deinen KI-Selbstschutz auch programmieren, meiner Meinung nach. Und das ist halt, so wie wir auch gesagt haben, je nachdem, welche Daten du auch reingibst, das kommt dann auch raus. Und deswegen finde ich das immer so ein bisschen seltsam, wenn dann so überrascht getan wird, weil es stehen ja dahinter immer noch Menschen, Informatiker, Programmierer, die ja was machen damit, die ja mit dieser KI arbeiten.

39:43Evi Und deswegen finde ich das immer ein bisschen seltsam. Und wie du ja auch schön gezeigt und dargestellt hast, ist es ja ein Lernen, ein Arbeiten mit Daten. Es sind Wahrscheinlichkeiten, die dann rauskommen. Und deswegen glaube ich, dass da von unserer Seite oft viel zu viel hineininterpretiert wird.

39:58Elka Ja, und es lernt eben aus Daten und in unseren Daten werden auch Leute erpresst. Also das ist halt, im Internet findet man oder was auch immer für Daten, das trainiert wurde, findet man halt auch solche Daten und das wird dann halt auch reproduziert. Das ist nicht verwunderlich.

40:11Evi Ich bin da ganz bei dir. Ja, vielen Dank. Bevor wir noch weitergehen zum Dank, noch ganz kurz eine kleine Pause. Ja, danke Elke für dieses spannende Thema. Also ich glaube, gerade im Bereich Astronomie, da könnte man ja noch viel weiter und viel länger sprechen, weil es da auch eben in so vielen unterschiedlichen Bereichen dann natürlich damit gearbeitet wird, von Entdeckung der Exoplaneten bis hin zu Simulationen von Universen. Ganz spannend.

40:35Evi Vielen lieben Dank, dass du uns das näher gebracht hast.

40:38Elka Wenn es wieder was Neues gibt, dann machen wir ein Update.

40:39Evi Und wenn ihr euch auch bei uns bedanken wollt, dann könnt ihr das natürlich auch machen. Sehr gerne einmalig in Form einer Spende über PayPal. Oder ihr könnt natürlich auch ein Abo abschließen bei Steady oder Patreon. Dieses Mal wollen wir uns bedanken bei Wolfram und Marcel, die uns eine Spende über PayPal zukommen haben lassen.

40:58Evi Und ganz besonders natürlich auch bei Martin und Thorsten, die sehr großzügig waren. Vielen, vielen lieben Dank an euch. Damit ermöglicht ihr uns auch natürlich, dass wir diesen Podcast weitermachen können. Ihr könnt uns natürlich jederzeit eine Bewertung hinterlassen, am besten fünf Sterne oder Feedback zukommen lassen.

41:15Evi Ihr könnt den Podcast weiterempfehlen. Und ja, wenn ihr Feedback, Fragen oder Anregungen habt, könnt ihr uns natürlich auch direkt schreiben. Gerne eine Mail am kontakt.kosmoglatte.at oder hinterlasst einfach ein Kommentar auf unserer Seite kosmoglatte.at. Natürlich könnt ihr uns auch auf Instagram kontaktieren. Wir sind da unter kosmoglatte.podcast zu finden oder Elka natürlich auch auf ihrem Account des Science. sie Feminist.

41:39Evi Ja, und damit bleibt mir nur noch zu sagen, danke, Elke. Und ja, ich freue mich schon, was wir dann das nächste Mal besprechen werden.

41:46Elka Ja, ich auch.

41:47Evi Bis zum nächsten Mal. Danke. Tschüss.

41:48Elka Ciao. Ich habe so einen lauten Vogel da auf meiner Terrasse. Den hörst du aber nicht, oder?

42:05Evi Nein, nein, nein. Hast du das Fenster offen?

42:07Elka Ja, weißt du, die Katzen sind auf der Terrasse, deswegen muss ich immer das offen lassen, damit sie rein und raus kommen können.

42:14Evi Okay, ich mache immer alles zu, weil bei uns ist ja dann oft gerne mal irgendwie Baustelle oder sonstiges oder die Nachbarn, wenn man das Rasen will.

42:20Elka Nein, sie sind in den Hof rein, Gott sei Dank, bei mir ist sie in den Hof hinein und außerdem, wenn ich die Tür zumache, in dem Moment wollen die Katzen wieder rein.

42:27Evi Das ist eh klar.

42:28Elka Wenn sie drinnen sind, dann wollen sie dann wieder raus.

42:30Evi Ja, das ist Katzengesetz, oder?

42:32Elka Ja, wirklich.