Wenn das Alter eines Sterns nur eine gut gekleidete Vermutung ist + test

• Das Alter eines Sterns klingt wie ein Fakt, ist aber oft eine Vermutung
• Helium, der Parameter, den niemand messen konnte
• Präzision ist nicht dasselbe wie Genauigkeit
• Wie man den Schwingungen eines Sterns zuhört
• Maschinelles Lernen in der Rolle des Taschenrechners
• Statistik, die ihr Nichtwissen ehrlich zugibt
• Rotation, der nächste nur scheinbar sichere Hinweis
• Wozu das gut ist, wenn man Planeten außerhalb des Sonnensystems sucht
• Kurz gesagt
• Fünf Fragen: Denkst du wie ein Astrophysiker, der mit Daten arbeitet? (Test)

⇑Das Alter eines Sterns klingt wie ein Fakt, ist aber oft eine Vermutung

Sternalter tauchen in Lehrbüchern, Grafiken und Pressemitteilungen als runde Zahlen auf. Gemessen wird dabei allerdings nichts: Ein Stern trägt kein Datum. Messen lassen sich Helligkeit, Farbe, Zusammensetzung und Schwingungen. Das Alter entsteht erst, wenn diese Größen in ein Modell der Sternentwicklung wandern, und jedes Modell bringt eigene Annahmen mit. Sind sie falsch, bleibt die Zahl trotzdem stehen, nur eben mit drei Stellen hinter dem Komma.

⇑Helium, der Parameter, den niemand messen konnte

Die unangenehmste dieser Annahmen betrifft Helium. Es ist das zweithäufigste Element im Universum und entscheidet mit über den inneren Aufbau eines Sterns, über seine Temperatur, seine Leuchtkraft und seine Lebensdauer. Nur lässt es sich kaum bestimmen. Traditionelle Modelle setzen den Heliumgehalt deshalb einfach an, statt ihn zu messen.

Genau hier setzte CartographY an, ein vom Europäischen Forschungsrat (ERC) finanziertes Projekt unter der Koordination von Guy Davies an der Universität Birmingham. Die Idee: Helium nicht raten, sondern kartieren.

⇑Präzision ist nicht dasselbe wie Genauigkeit

Der Unterschied, um den es dabei geht, wird oft verwechselt. Präzise heißt, dass ein Verfahren bei Wiederholung fast dasselbe Ergebnis liefert. Genau heißt, dass dieses Ergebnis auch stimmt. Ein Modell mit falscher Helium-Annahme kann extrem präzise sein und trotzdem systematisch daneben liegen. Davies fasst den Gewinn des Projekts so zusammen: "Als ein Schlüsselerfolg des Projekts galt die Tatsache, dass das Alter von Sternen auf eine ehrlichere und in sich konsistentere Weise bestimmbar ist".

⇑Wie man den Schwingungen eines Sterns zuhört

Das Werkzeug dafür ist die Asteroseismologie. Sterne schwingen, und aus dem Muster dieser Schwingungen lässt sich auf ihr Inneres schließen, ähnlich wie sich aus dem Klang eines Instruments dessen Bau erschließen lässt. "Eine Hauptaktivität des Projekts war die Kartierung und Messung des interstellaren Heliums mithilfe von Asteroseismologie, der Untersuchung von Schwingungen der Sterne", sagt Davies.

Allein reicht das nicht. Erst zusammen mit Spektroskopie und Astrometrie entstehen belastbare Werte für Masse, Radius, Alter und Heliumgehalt: "Durch die Kombination hochwertiger asteroseismischer Daten mit Spektroskopie und Astrometrie konnten wir die Schwachstelle überwinden".

⇑Maschinelles Lernen in der Rolle des Taschenrechners

Dahinter steckt viel Rechenarbeit. Das Team legte große Raster von Sternentwicklungsmodellen an, die unterschiedliche Massen, Heliumgehalte und Durchmischungsszenarien abdecken. Solche Raster vollständig durchzurechnen dauert lange, deshalb übernehmen Emulatoren aus dem maschinellen Lernen die Abkürzung: Sie lernen, was das aufwendige physikalische Modell ausgeben würde, und liefern das Ergebnis in einem Bruchteil der Zeit. Astronomie ist an dieser Stelle vor allem Programmieren.

⇑Statistik, die ihr Nichtwissen ehrlich zugibt

Der zweite Baustein ist bayessche hierarchische Modellierung. Damit lassen sich ganze Sternpopulationen gleichzeitig untersuchen und übergreifende Muster finden, etwa der Zusammenhang zwischen Heliumgehalt und anderen Metallen. Wichtiger noch: Systematische Unsicherheiten stehen mit in den Gleichungen, statt in einer Fußnote zu verschwinden. "Durch direkte Einbeziehung systematischer Unsicherheiten in die Gleichungen können wir nun wirklich gut eingegrenzte Sterndaten von Daten unterscheiden", sagt Davies.

Das verschiebt auch das Auswahlkriterium für Modelle: "Anstatt das Modell auszuwählen, das die geringste formale Unsicherheit liefert, wird ermittelt, welche Modelle tatsächlich am besten durch Beobachtungsdaten gestützt werden".

⇑Rotation, der nächste nur scheinbar sichere Hinweis

Dass ein Hinweis sicher aussieht, sagt wenig. Die Rotation eines Sterns gilt als Altersanzeiger, weil Sterne mit der Zeit langsamer werden. Nur ist das Verständnis dieser Entwicklung unsicherer, als das Projekt gehofft hatte, und ein fehlerhaftes Rotationsmodell verfälscht jedes daraus abgeleitete Alter. Derselbe bayessche Rahmen soll die Rotationstheorien nun prüfen und verbessern, statt sie stillschweigend zu übernehmen.

⇑Wozu das gut ist, wenn man Planeten außerhalb des Sonnensystems sucht

Für die Exoplanetenforschung ist das keine Randfrage. Wer einen Planeten beschreiben will, muss zuerst dessen Stern kennen:

• Alter und Masse des Sterns begrenzen, was über den Planeten überhaupt gesagt werden kann
• die Mission PLATO der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) wird hochwertige Daten über die Muttersterne von Exoplaneten liefern
• ohne mitgelieferte Unsicherheit ist ein Sternprofil für solche Vergleiche kaum brauchbar

Wenn PLATO liefert, entscheidet also weniger die Menge der Daten als die Frage, wie ehrlich die Sternprofile dahinter gebaut sind.

⇑Kurz gesagt

Sternalter sind Rechenergebnisse, keine Ablesungen. CartographY hat gezeigt, dass Helium messbar ist, statt angenommen werden zu müssen, und dass sich Unsicherheit in das Verfahren einbauen lässt, statt sie zu verstecken. Am Ende stehen Zahlen, die weniger beeindruckend aussehen und mehr wert sind.

⇑Fünf Fragen: Denkst du wie ein Astrophysiker, der mit Daten arbeitet? (Test)