SAN DIEGO / LONDON (IT BOLTWISE) – Forschende der UC San Diego bündeln Astronomie, Astrophysik und KI, um sowohl technologische als auch biologische Spuren jenseits der Erde zu finden. Beim SETI-Ansatz geht es um extrem kurze Lichtblitze im Nanosekundenbereich und um die Analyse von Datenströmen in hoher Bildrate. Parallel zielt die Biosignatur-Forschung auf chemische Signaturen in Exoplaneten-Atmosphären, wobei große Rechenkapazitäten Zeitrechnungen beschleunigen. Ergänzend nutzt das Team irdische „Analoga“, um Messstrategien für künftige Missionen zu schärfen.
Die Frage, ob wir im Universum allein sind, wirkt seit Jahrtausenden wie ein Fixstern in der menschlichen Vorstellungskraft. Bei der UC San Diego wird daraus inzwischen ein datengetriebenes Arbeitsprogramm, das deutlich macht: Nicht nur die Teleskope zählen, sondern auch die Art, wie Daten herausgefiltert, gerechnet und interpretiert werden. Im Mittelpunkt stehen dabei zwei komplementäre Suchrichtungen. Einmal geht es um Technosignaturen, also um Lichtsignale, die künstlich erzeugt sein könnten, und zum anderen um Biosignaturen, chemische Muster, die Leben in Atmosphären verraten könnte. Die nächsten zehn Jahre gelten dabei als besonders einflussreich, weil neue Beobachtungsinstrumente mehr Sensitivität versprechen und die Datenmengen weiter steigen werden.
Technisch beginnt die Suche nach technologischem Leben oft mit dem Problem, dass „künstliches Licht“ nicht an eine bekannte Himmelsposition gebunden ist. Shelley Wright und ihr Team haben dafür SETI-Instrumente entwickelt, die Lichtsignaturen erfassen sollen, wie sie auf der Erde durch Kommunikationstechnik entstehen könnten. Der entscheidende Unterschied zu klassischer Astronomie: Viele moderne Teleskope sind für natürliche Quellen wie Sterne, Galaxien oder Planeten optimiert. Wrights Ansatz zielt dagegen auf extrem kurze, als künstlich erkennbar wirkende Flash-Events im Nanosekundenbereich. In der analogen Vorstellung wird das Signal wie eine technische Musterfolge beschrieben – ähnlich einem Morse-Code-Prinzip, nur eben im Optikbereich. Damit die Geräte nicht „blind“ sind, müssen sie gleichzeitig breite Areale des Himmels erfassen, weil unklar bleibt, wo genau solche Signale auftreten könnten.
Sobald die Instrumente Daten liefern, kippt die Herausforderung von der Optik in die Datenverarbeitung. Laut Wright wird ein enormes Tempo nötig, weil die Technik nicht nur einzelne Ereignisse, sondern Ströme von Einzelbildern erzeugt; als Größenordnung wird dabei von „einer Milliarde Frames pro Sekunde“ gesprochen. Die Datenanalyse findet zunächst auf Campus-Systemen statt, unter anderem am San Diego Supercomputer Center, und nutzt dabei KI-Algorithmen, um Muster zu erkennen, die sich von Rauschen und natürlichen Schwankungen abheben. Diese Kombination aus breitflächiger Erfassung und intelligenter Filterung ist für SETI besonders wichtig, weil die Signale selten und kurz sein dürften, während typische astrophysikalische Effekte statistisch häufiger auftreten. Praktisch heißt das: Die Systeme müssen während des laufenden Betriebs entscheiden, welche Kandidaten in die nächste Analysephase wandern.
Auf der anderen Seite der Suche betrachtet Adam Burgasser Biosignaturen. Seine Arbeit richtet den Blick auf Objekte, die kleiner als Sterne sind und in der Astronomie als Brown Dwarfs bekannt sind. Diese „Zwischendinger“ sind für die Forschung interessant, weil sie nicht wie Sterne Wasserstoff fusionieren und daher ähnlich kühl werden wie Planeten – etwa vergleichbar mit Temperaturen von erdähnlichen Welten. Zudem liegen sie nicht im grellen Strahl eines Wirtssterns, wodurch chemische Signaturen leichter erkennbar sein können. Burgasser beschreibt dazu, dass Messungen und Auswertungen mit sehr leistungsfähiger Beobachtungstechnik zusammenhängen: Das James Webb Space Telescope befindet sich dabei in einer Umlaufbahn am Lagrange-Punkt, also rund 930.000 Meilen entfernt. Um aus solchen Daten zuverlässige Aussagen zu treffen, rechnet das Team mit Supercomputern, die rechenintensive Modelle nutzen, um vorherzusagen, wie Atmosphären aussehen müssten. Ergänzend kommen Machine-Learning-Tools zum Einsatz, um chemische „Imprints“ schneller zu charakterisieren.
Wichtig ist aber auch der Blick nach vorn – und zwar zurück auf die Erde. Jeff Bowman beschäftigt sich mit astrobiologischen Analog-Landschaften, um Messstrategien für zukünftige Missionen vorzubereiten. Die Begründung ist pragmatisch: Die Kapazität, in unserem Sonnensystem wirklich detailliert zu untersuchen, ist begrenzt. Deshalb sucht sein Team auf der Erde nach Umgebungen, die physikalisch und geochemisch nahe an das herankommen, was anderswo erwartet wird. Als Beispiel werden Seen in Western Australia genannt, die als Analoga für frühes Marsklima dienen könnten, weil sie niedrigen pH und hohe Salinität aufweisen. Solche irdischen Testfelder liefern dann Hinweise darauf, wie Ökosysteme funktionieren, welche Chemie dort messbar ist und wie sich Signaturen interpretieren lassen, wenn später ähnliche Bedingungen auf einem fernen Planeten vermutet werden.
Die Forschung endet allerdings nicht bei Atmosphären und Fernbeobachtung. G ürol S ü ç el untersucht die Biologie der „Robustheit“: Sporen werden hier als minimalistische Einheiten beschrieben, die in Tests an der Internationalen Raumstation unerwartet widerstandsfähig sind. Entscheidend ist dabei nicht nur, dass Sporen überleben, sondern dass sie nach einem „gestuften“ Reizsignal wieder aktiv werden können. Laut S ü ç el handelt es sich um eine geduldige, biologisch gespeicherte Reaktionsfähigkeit: Selbst wenn Sporen wie tot erscheinen, könnten sie Umweltsignale erkennen und danach entscheiden, ob und wann sie zurück ins Leben finden. Für die Missionserwartung ist das eine praktische Mahnung, wenn Proben aus dem Mars-Umfeld zurückgebracht werden: Was wie ein totes Fossil wirkt, könnte dennoch lebendig sein. Damit wird klar, dass die KI-gestützte Suche nach Leben nicht nur eine Frage von Algorithmen ist, sondern auch von biologischer Interpretation, Probenstrategie und Risikodenken im Messprozess.
Unterm Strich zeigt der Bericht ein Bild, in dem die Suche nach Leben aus mehreren technischen „Ebenen“ besteht: Instrumente, die breite Himmelsbereiche zugleich beobachten; Auswertungssysteme, die extrem schnell und statistisch robust Kandidaten finden; Modellierung, die Atmosphären aus plausiblen chemischen Mechanismen ableitet; und schließlich Labor- bzw. Feldwissen, das erklärt, welche Formen von Leben überhaupt zu Signaturen führen können. Burgasser bringt diese Erwartung auf den Punkt, indem er als Wahrscheinlichkeitsmaßstab „starke Evidenz“ in seinem Lebenszeitraum erwähnt und eher mikrobielle Formen als direkte Kontaktaufnahmen erwartet. Wright wiederum zeigt zugleich Skepsis gegenüber einem unmittelbaren technosignatur-Nachweis, hält den Suchprozess aber für existenziell, weil die Fragen „Sind wir allein?“ und „Wozu ist Leben fähig?“ die Deutung unserer eigenen Existenz prägen.
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