Astronomen der Europäischen Weltraumagentur (ESA) haben mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) über 1.400 bisher unbekannte astrophysikalische Anomalien in den Archiven des Hubble-Weltraumteleskops entdeckt. Die Forscher David O’Ryan und Pablo Gómez entwickelten ein KI-Modell namens AnomalyMatch, das fast 100 Millionen Bildausschnitte aus der Hubble Legacy Archive analysierte – eine bislang unerprobte systematische Suche nach seltsamen Objekten in diesem umfangreichen Datensatz. Die KI konnte innerhalb von nur zweieinhalb Tagen die Daten durchforsten, was menschlichen Teams in vergleichbarer Zeit unmöglich gewesen wäre. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Astronomy & Astrophysics veröffentlicht. Die entdeckten Anomalien umfassten vor allem Galaxien, die miteinander verschmelzen oder wechselwirken, sowie Gravitationslinsen – Lichtstrahlen, die durch die Schwerkraft massereicher Objekte verzerrt werden und zu Bögen oder Ringen führen. Weitere Beispiele waren „Jellyfish-Galaxien“ mit ausgestreckten Gasfäden, sogenannte „Tentakel“, sowie Galaxien mit auffälligen Sternklumpen. Besonders bemerkenswert waren mehrere Dutzend Objekte, die sich weder klassifizieren noch einordnen ließen – Hinweise auf bisher unbekannte astrophysikalische Phänomene. „Das ist ein Schatz an Daten, in dem astrophysikalische Anomalien versteckt sein könnten“, betonte O’Ryan. Die Entdeckung unterstreicht die zunehmende Bedeutung von KI in der Astronomie, wo die Datenflut durch moderne Teleskope die menschliche Analyse überfordert. AnomalyMatch zeigt, dass KI nicht nur Effizienz steigert, sondern auch dazu beitragen kann, seltene oder unerwartete Phänomene aufzuspüren, die traditionelle Methoden übersehen könnten. Gómez hob hervor, dass die Zahl der entdeckten Anomalien in einem Datensatz, der bereits so intensiv untersucht wurde wie der von Hubble, besonders beeindruckend sei – ein klares Zeichen dafür, dass KI die wissenschaftliche Ausbeute bestehender Datenarchive erheblich steigern kann. Die Methode könnte künftig auch für andere große astronomische Datensätze, etwa aus dem James-Webb-Weltraumteleskop oder zukünftigen Observatorien, genutzt werden. Die Arbeit demonstriert, wie KI und menschliche Forschung synergistisch zusammenarbeiten können: Die KI identifiziert Kandidaten, die dann von Experten weiter untersucht werden. Damit wird die Forschung nicht nur schneller, sondern auch tiefer und umfassender.