Die europäische Raumfahrtagentur ESA wird voraussichtlich kommenden Donnerstag, den 19. Dezember, den Forschungssatelliten Gaia ins All schiessen. In einer fünf Jahre dauernden Mission wird der Satellit die Milchstrasse und darüber hinausgehende Himmelskörper beobachten und vermessen. An der Entwicklung und dem Bau von Gaia ist auch die Schweizer Industrie beteiligt. Darüber hinaus leistet die Schweizer Wissenschaft bedeutende Beiträge im Bereich Datenerfassung, -aufbereitung und -auswertung.
Die jüngste ESA-Mission Gaia soll unter anderem Antworten auf den Ursprung und die Entwicklung der Milchstrasse liefern. Zum Beispiel soll sie Aufschluss geben, wo, wann und wie die Sterne entstanden sind und wie diese ihre Umgebung mit Materie anreichern, wenn sie sterben. Dazu soll Gaia mit bis heute unerreichter Genauigkeit die Positionen, Entfernungen und die Bewegungen von ungefähr einer Milliarde von Sternen bestimmen. Die Astronomen erhoffen sich von den Gaia-Messungen aber auch die Entdeckung einer Vielzahl bislang unbekannter Himmelsobjekte, z.B. von Asteroiden und Kometen innerhalb unseres Sonnensystems, von Planeten jenseits der Milchstrasse oder von weit entfernten, aktiven Galaxien. Schliesslich soll Gaia die Lichtablenkung durch die Schwerkraft der Planeten direkt nachweisen. Dies würde zum ersten Mal experimentell geschehen und somit einen Beitrag zur Bestimmung der sogenannten Gravitationskonstante G leisten und eine Prüfung der Allgemeinen Relativitätstheorie ermöglichen.
Aus der Schweiz beteiligen sich laut Mitteilung des Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation sowohl die Industrie als auch die Wissenschaft an der Mission der ESA. Die schweizerische Weltraumindustrie hat mit ihren qualitativ hochstehenden Kompetenzen Aufträge in der Grössenordnung von 20 Millionen Franken akquiriert. Dabei handelt es sich in erster Linie um Komponenten und Systeme für den Gaia-Satelliten. Die Schweizer Weltraumwissenschaft konzentrierte sich bereits im Vorfeld dieser Mission auf die Datenerfassung und -aufbereitung. Dies ermöglicht ihr später bei der Auswertung der Beobachtungsdaten einen Wissens- und Erfahrungsvorteil.
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