Hunderte neue Anomalien in alten Hubble-Aufnahmen entdeckt

Mithilfe Künstlicher Intelligenz haben Astronomen einen neuen Blick in das riesige Datenarchiv des Hubble-Weltraumteleskops geworfen - mit erstaunlichem Ergebnis. Es konnten Hunderte neue Auffälligkeiten gefunden werden, die vorher niemandem auffielen.

KI macht sich auf die Suche

In den über Jahrzehnte gesammelten Aufnahmen identifizierte ein Forschungsteam mehr als 1300 astrophysikalische Anomalien, von denen über 800 bislang wissenschaftlich nicht beschrieben waren. Die Studie stammt von David O'Ryan und Pablo Gómez von der Europäischen Weltraumorganisation ESA und wurde in der Fachzeitschrift Astronomy & Astrophysics veröffentlicht.

Das Hubble-Teleskop liefert seit rund 35 Jahren kontinuierlich Beobachtungsdaten und hat so ein Archiv geschaffen, das als Schatzkammer der Astronomie gilt. Darin verbergen sich zahlreiche seltene oder ungewöhnliche Objekte, die vom üblichen Erscheinungsbild kosmischer Strukturen abweichen. Solche Anomalien sind besonders wertvoll, da sie physikalische Prozesse sichtbar machen oder bekannte Theorien infrage stellen können. Doch die schiere Menge der Daten überfordert längst die menschliche Auswertung.


Genau für solche Fälle sind moderne KI-Modelle aber hervorragend geeignet. Die Forschenden nutzten ein neuronales Netzwerk namens "AnomalyMatch", das speziell für die automatische Erkennung ungewöhnlicher Strukturen entwickelt wurde. Das System analysierte fast 100 Millionen Bildausschnitte aus dem Hubble-Archiv, und das innerhalb weniger Tage auf einer einzelnen Grafikeinheit. Ein Projekt dieser Größenordnung wäre für Menschen allein praktisch unmöglich.

Ein wissenschaftlicher Schatz

AnomalyMatch lieferte zunächst eine Liste von knapp 1400 potenziell auffälligen Objekten. Diese wurden anschließend manuell überprüft. Das Ergebnis: Rund 1300 echte Anomalien, darunter eine Vielzahl bislang unbekannter Phänomene wurden tatsächlich gefunden. Am häufigsten traten dabei verschmelzende oder wechselwirkende Galaxien auf. Daneben identifizierte das Team zahlreiche neue Kandidaten für Gravitationslinsen, die ferne Objekte sichtbar machen und wichtige Informationen über Dunkle Materie und die Expansion des Universums liefern.

Weitere Funde umfassen sogenannte Quallen-Galaxien mit langen Gasschweifen, Ringgalaxien, überlappende Galaxien sowie extrem weit entfernte Objekte nahe der Nachweisgrenze. Einige Anomalien lassen sich bislang keiner bekannten Kategorie eindeutig zuordnen.

Die Studie zeigt eindrucksvoll, welches Potenzial in der Kombination aus großen Archivdaten und künstlicher Intelligenz steckt. Selbst wenn keine neuen Teleskope mehr Daten liefern würden, könnten KI-gestützte Analysen bestehender Archive noch lange für neue Entdeckungen sorgen. Für die Astronomie beginnt damit eine neue Phase der Datenexploration - mit offenen Fragen und vielen Überraschungen.


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