Nie zuvor in der Geschichte der Astronomie wurden so große Mengen an Beobachtungsdaten produziert wie heute. Die Flut an Daten von Weltraumteleskopen wie Hubble (HST) oder James Webb (JWST) stellt die Wissenschaft dabei aber vor eine gewaltige Herausforderung: Auf dem klassischen Weg ist das enorme Datenvolumen schlichtweg nicht zu bewältigen. Künstliche Intelligenz (KI) macht daher auch vor der Astronomie nicht halt. Trainierte Algorithmen durchsuchen Datensätze in einem Bruchteil der Zeit, die ein Mensch benötigen würde.

Das machte sich ein Team um die Astronomen David O’Ryan und Pablo Gómez von der europäischen Raumfahrtbehörde (ESA) zunutze, das mit seinem eigens zu diesem Zweck entwickelten KI-Tool »AnomalyMatch« systematisch Daten des Hubble Legacy Archive (HLA) auf verborgene astronomische Phänomene untersuchte – immerhin fast 100 Millionen Einzelbilder aus mehr als 35 Jahren Beobachtungszeit. Seine Ergebnisse hat das Team im Dezember 2025 in der Fachzeitschrift »Astronomy & Astrophysics« veröffentlicht.

AnomalyMatch setzt ein neuronales Netzwerk ein, das in großen Datensätzen Muster erkennt und dabei die visuelle Wahrnehmung des menschlichen Gehirns nachahmt. Dank sogenanntem semiüberwachtem Lernen und einem aktiven Lernprozess kommt das System mit wenigen Trainingsbeispielen aus und wird durch regelmäßige menschliche Rückmeldungen immer präziser.

Die Ausbeute der Durchmusterung ist spektakulär: Mithilfe der KI konnte das Team innerhalb von nur zweieinhalb Tagen fast 1400 ungewöhnliche Objekte identifizieren – mehr als 800 davon waren zuvor in keiner wissenschaftlichen Arbeit dokumentiert. Zu den bestätigten Entdeckungen zählen unter anderem:

• 629 Systeme von miteinander in Wechselwirkung stehenden Galaxien, sie sind mit Abstand die häufigste Anomalie,
• 140 Kandidaten für Gravitationslinsen, deutlich zu erkennen an den durch die Gravitationswirkung einer Vordergrundgalaxie verzerrten Hintergrundobjekten,
• 35 exotische Galaxien, die ausgedehnte Gasarme hinter sich herziehen und Bugwellen ausbilden, ihre Gestalt ähnelt dadurch derjenigen einer Qualle,
• fünf Quasare, die durch die Wirkung einer Gravitationslinse in einem sogenannten Einstein-Kreuz erscheinen,
• sowie jeweils zwei protoplanetaren Scheiben in unserem eigenen Milchstraßensystem und Galaxien mit deutlich erkennbaren Supernova-Explosionen.

Unter den Fundstücken sind zudem 43 Anomalien, die sich in kein bekanntes Schema einordnen lassen – so etwa eine Galaxie mit einer stark bipolaren Struktur (siehe »Unbekanntes Objekt«). Womöglich stellen sie neue Arten von Himmelsobjekten dar. Die vollständigen Kataloge mit sämtlichen Entdeckungen stehen auf der Plattform Zenodo zur freien Verfügung.

Die Astronomie löst sich zunehmend von der rein manuellen Auswertung durch erfahrene Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler – dabei spielte oft der Zufall eine entscheidende Rolle. Die Datenmenge wird in Zukunft jedoch noch deutlich mehr werden. Während das HST nur wenige Gigabyte pro Tag liefert, sammeln Missionen wie das europäische Weltraumteleskop Euclid oder das Vera C. Rubin Observatory in Chile jede Nacht mehrere Terabyte an Daten. Letzteres wird über zehn Jahre hinweg mehr als 50 Petabyte an Bilddaten aufnehmen. Auch das Nancy Grace Roman Space Telescope der NASA wird beispiellose Datenvolumina produzieren – dessen Start ist noch für dieses Jahr vorgesehen. Werkzeuge wie AnomalyMatch sind daher entscheidend, um diese Datenflut systematisch auszuwerten.