Eine künstliche Intelligenz analysierte 35 Jahre Beobachtungen mit dem Hubble-Teleskop und lokalisierte mehr als 800 seltsame Objekte, die zuvor nicht in der wissenschaftlichen Literatur verzeichnet waren, und enthüllte, dass selbst eine der am besten untersuchten astronomischen Sammlungen immer noch sichtbare Überraschungen enthält.
Zwei Forscher der Europäischen Weltraumorganisation wandten ein künstliches Intelligenztool auf fast 100 Millionen Bildausschnitte an, die aus dem Archiv des Hubble-Weltraumteleskops extrahiert wurden, und generierten eine Auswahl ungewöhnlicher Objekte, von denen mehr als 800 noch nie in wissenschaftlichen Publikationen beschrieben wurden.
Zwei Forscher der Europäischen Weltraumorganisation wandten ein Tool der künstlichen Intelligenz auf fast 100 Millionen Bildausschnitte an, die aus dem Archiv des Hubble-Weltraumteleskops extrahiert wurden, und erhielten eine Auswahl ungewöhnlicher Objekte, von denen mehr als 800 noch nie in der wissenschaftlichen Literatur beschrieben wurden. Das Tool mit dem Namen AnomalyMatch wurde von David O’Ryan und Pablo Gómez entwickelt, die die Studie im Dezember 2025 in der Zeitschrift Astronomy & Astrophysics veröffentlichten.
Die Zahlen mahnen zur Vorsicht, da die anfängliche Offenlegung die Wahrnehmung verzerren kann. Die fragliche Sammlung, bekannt als Hubble Legacy Archive, vereint Daten seit dem Start des Teleskops im Jahr 1990, was bedeutet, dass der Scan rund 35 Beobachtungsjahre abdeckte. Der ESA/Hubble-Ankündigung zufolge war es das erste Mal, dass diese Datei einer systematischen Suche nach Anomalien dieser Art unterzogen wurde. Für die Verarbeitung der Ausschnitte mit jeweils ein paar Dutzend Pixeln und einer Länge von etwa sieben bis acht Bogensekunden benötigte das Tool rund zweieinhalb Tage.
Was das Tool tatsächlich getan hat
AnomalyMatch hat die Entdeckungen nicht selbstständig gemacht. Er ordnete die Bilder nach dem Grad ihrer Fremdartigkeit im Verhältnis zu dem, was er während des Trainings gelernt hatte, und überreichte den beiden Astronomen eine Prioritätenliste, die die vielversprechendsten Kandidaten visuell untersuchten. Von den vom Programm identifizierten Objekten validierten die Forscher mehr als 1.300 als optisch anomal, und der veröffentlichte Katalog enthält 1.255 einzigartige Objekte, verteilt auf 18 Kategorien. Mehr als 800 davon waren in der bisherigen wissenschaftlichen Literatur nicht enthalten.
Die Unterscheidung ist relevant. Der Schritt, der die maschinell generierte Liste in konkrete Objekte umwandelte, hing noch von der menschlichen Analyse der Bilder ab.
Was die künstliche Intelligenz veränderte, war der Umfang der Suche. Ein vollständiger manueller Scan von Zehntausenden von Hubble-Datensätzen wäre für kein Team von Menschen praktikabel, weshalb ein Großteil dieses Materials nie speziell auf Anomalien untersucht wurde. Das Tool ermöglichte die Erkundung dieser Informationsmenge. Es beseitigte nicht die Notwendigkeit eines endgültigen menschlichen Urteils.
Was erschien
Die meisten der entdeckten Objekte bestehen aus Galaxien, die gerade verschmelzen oder interagieren, mit unregelmäßigen Formen oder langen Strömen aus Sternen und Gas. Der Katalog verzeichnet mehr als 400 solcher Fälle sowie 86 neue Kandidaten für Gravitationslinsen, bei denen die Schwerkraft einer Vordergrundgalaxie das Licht eines Hintergrundobjekts in Bögen oder Ringe verzerrt. Es tauchten auch Ringgalaxien auf, die aus Kollisionen entstanden, Galaxien mit dem Aussehen von Quallen und Gasfilamenten, Galaxien, die reich an großen Sternhaufen sind, und näher betrachtet Planetenscheiben, die im Profil innerhalb der Milchstraße beobachtet wurden.
Eine kleinere Menge mit einigen Dutzend Objekten passte in keine bestehende Klassifizierungskategorie. Diese Fälle rechtfertigen am meisten zusätzliche Untersuchungen und bergen auch das größte Risiko einer Überschätzung.
Was „bisher undokumentiert“ bedeutet und was nicht
Undokumentiert ist nicht gleichbedeutend mit unveröffentlicht. Dass mehr als 800 Objekte in der Literatur fehlen, deutet darauf hin, dass sie noch nie zuvor beschrieben wurden, und nicht darauf, dass die Forschung 800 neue Arten von Objekten ergeben hat. Die meisten der genannten Kategorien verschmelzende Galaxien, Gravitationslinsen und Ringgalaxien sind bereits bekannt. Neu sind die identifizierten konkreten Beispiele.
Es lohnt sich auch, den Umfang der Studie zu klären. Objekte wurden anhand ihres visuellen Erscheinungsbilds identifiziert und in dieser Hinsicht als anormal bestätigt, und der Katalog behandelt nicht referenzierte Objekte eher als Kandidaten denn als endgültige Schlussfolgerungen. Ein Kandidat für den Gravitationslinseneffekt muss immer noch spektroskopisch beobachtet werden, um zu bestätigen, was er bewirkt und wie weit er entfernt ist. Die gleiche Vorsicht gilt für die wenigen Objekte, die bekannten Klassifizierungen entgangen sind. Nach Meinung der Autoren handelt es sich dabei um einen gut konstruierten Kandidatenkatalog und nicht um eine Reihe abgeschlossener Fälle.
Warum es wichtig ist und was Sie sehen sollten
Der relevanteste Punkt sind nicht so sehr die 800 Objekte selbst, sondern die Methode und der Kontext, in denen sie gesammelt wurden. Das Hubble-Archiv ist umfangreich, aber endlich. Bei großen laufenden Umfragen gibt es diese Grenze nicht. Die Euclid-Mission der ESA und das Vera C. Rubin-Observatorium werden Mengen an Bildern erzeugen, die kein Team manuell überprüfen kann, und die einzige praktische Möglichkeit, seltene Objekte zu lokalisieren, besteht darin, Algorithmen die Priorisierung von Kandidaten zu ermöglichen, damit Astronomen die vielversprechendsten überprüfen können. Die Hubble-Analyse dient als Proof of Concept für diesen Workflow anhand eines bereits teilweise bekannten Datensatzes.
Daher ist der Schlüssel nicht die Menge der Funde, sondern ob Linsenkandidaten und nicht klassifizierte Objekte Folgebeobachtungen standhalten und ob sich dieselbe Strategie als wirksam erweisen wird, wenn sie auf Archive angewendet wird, die viel größer und weniger erforscht sind als die von Hubble. Die Liste der Finalisten stellt nur den Anfang der Arbeit dar, nicht das Ende.
