Een kunstmatige intelligentie analyseerde 35 jaar aan waarnemingen met de Hubble-telescoop en lokaliseerde meer dan 800 vreemde objecten die nog niet eerder in de wetenschappelijke literatuur waren vastgelegd, waaruit bleek dat zelfs een van de meest bestudeerde astronomische collecties nog steeds zichtbare verrassingen bevat.
Twee onderzoekers van de European Space Agency pasten een hulpmiddel voor kunstmatige intelligentie toe op bijna 100 miljoen beeldknipsels uit het archief van de Hubble Space Telescope en genereerden een selectie van ongebruikelijke objecten, waarvan er meer dan 800 nog nooit in wetenschappelijke publicaties waren beschreven.
Twee onderzoekers van de European Space Agency pasten een hulpmiddel voor kunstmatige intelligentie toe op bijna 100 miljoen beeldknipsels uit het archief van de Hubble Space Telescope en verkregen een selectie van ongebruikelijke objecten, waarvan er meer dan 800 nog nooit in de wetenschappelijke literatuur waren beschreven. De tool, AnomalyMatch genaamd, is gemaakt door David O’Ryan en Pablo Gómez, die de studie in december 2025 publiceerden in het tijdschrift Astronomy & Astrophysics.
De cijfers vragen om voorzichtigheid omdat initiële openbaarmaking de perceptie kan vertekenen. De collectie in kwestie, bekend als het Hubble Legacy Archive, brengt gegevens samen sinds de lancering van de telescoop in 1990, wat betekent dat de scan ongeveer 35 jaar aan waarnemingen besloeg. Volgens de aankondiging van ESA/Hubble was het de eerste keer dat dit bestand systematisch werd gezocht naar dit soort afwijkingen. De tool had ongeveer twee en een halve dag nodig om de knipsels te verwerken, elk met enkele tientallen pixels en een lengte van ongeveer zeven tot acht boogseconden.
Wat de tool daadwerkelijk deed
AnomalyMatch deed niet autonoom ontdekkingen. Hij rangschikte de beelden op basis van hun mate van vreemdheid in relatie tot wat hij tijdens de training had geleerd en overhandigde een prioriteitenlijst aan de twee astronomen, die de meest veelbelovende kandidaten visueel onderzochten. Van de door het programma geïdentificeerde items valideerden de onderzoekers er meer dan 1.300 als visueel afwijkend, en de gepubliceerde catalogus bevat 1.255 unieke objecten verdeeld in 18 categorieën. Ruim 800 daarvan waren niet opgenomen in eerdere wetenschappelijke literatuur.
Het onderscheid is relevant. De stap die de door de machine gegenereerde lijst in concrete objecten transformeerde, was nog steeds afhankelijk van de menselijke analyse van de beelden.
Wat kunstmatige intelligentie veranderde, was de schaal van de zoektocht. Een volledige handmatige scan van tienduizenden Hubble-datasets zou voor geen enkel team van mensen praktisch zijn. Daarom is veel van dit materiaal nooit onderzocht met specifieke aandacht voor afwijkingen. De tool maakte het haalbaar om deze hoeveelheid informatie te verkennen. Het elimineerde niet de noodzaak van een definitief menselijk oordeel.
Wat verscheen
De meeste gedetecteerde objecten bestaan uit sterrenstelsels die bezig zijn met samensmelten of op elkaar inwerken, met onregelmatige vormen of lange stromen van sterren en gas. De catalogus registreert meer dan 400 van dergelijke gevallen, evenals 86 nieuwe kandidaten voor zwaartekrachtlenzen, waarbij de zwaartekracht van een voorgrondstelsel het licht van een achtergrondobject in bogen of ringen vervormt. Ook verschenen er ringstelsels die het gevolg waren van botsingen, sterrenstelsels met het uiterlijk van kwallen en gasfilamenten, sterrenstelsels die rijk zijn aan grote stervormingsclusters en, dichterbij, planetaire schijven die in profiel in de Melkweg werden waargenomen.
Een kleinere set, met enkele tientallen objecten, paste in geen enkele bestaande classificatiecategorie. Dit zijn de gevallen die aanvullend onderzoek het meest rechtvaardigen, maar ook de gevallen die het grootste risico op overschatting met zich meebrengen.
Wat ‘voorheen ongedocumenteerd’ wel en niet betekent
Ongedocumenteerd is niet hetzelfde als ongepubliceerd. De ruim 800 ontbrekende objecten in de literatuur geven aan dat niemand ze eerder had beschreven, niet dat onderzoek 800 nieuwe typen objecten aan het licht bracht. De meeste van de genoemde samensmeltende sterrenstelsels, zwaartekrachtlenzen en ringstelsels zijn al bekend. Wat nieuw is, zijn de specifieke voorbeelden die zijn geïdentificeerd.
Het is ook de moeite waard om de reikwijdte van het onderzoek te verduidelijken. Objecten werden geïdentificeerd door hun visuele verschijning en er werd bevestigd dat ze in dat opzicht abnormaal waren, en de catalogus behandelt items zonder referentie als kandidaten in plaats van definitieve conclusies. Een kandidaat voor zwaartekrachtlens vereist nog steeds spectroscopische observatie om te bevestigen wat er wordt gelensd en hoe ver weg het is. Dezelfde voorzichtigheid geldt voor de weinige objecten die aan bekende classificaties zijn ontsnapt. Volgens de auteurs is het resultaat een goed opgebouwde catalogus van kandidaten, en niet een reeks gesloten cases.
Waarom het belangrijk is en waar je op moet letten
Het meest relevante punt zijn niet zozeer de 800 objecten zelf, maar de methode en context waarin ze zijn verzameld. Het Hubble-archief is uitgebreid maar eindig. Grote lopende onderzoeken hebben deze limiet niet. ESA’s Euclid-missie en het Vera C. Rubin Observatorium zullen hoeveelheden beelden genereren die geen enkel team handmatig zal kunnen beoordelen, en de enige praktische manier om zeldzame objecten te lokaliseren zal zijn door algoritmen de mogelijkheid te geven om kandidaten te prioriteren, zodat astronomen de meest veelbelovende kunnen controleren. De Hubble-analyse dient als proof of concept voor deze workflow op een dataset die al gedeeltelijk bekend is.
Daarom is de sleutel niet het aantal vondsten, maar de vraag of lenskandidaten en niet-geclassificeerde objecten vervolgobservaties zullen kunnen weerstaan en of dezelfde strategie effectief zal blijken wanneer deze wordt toegepast op archieven die veel groter en minder onderzocht zijn dan die van Hubble. De lijst met finalisten vertegenwoordigt slechts het begin van het werk, niet het einde.
