KI findet 1.300 kosmische Rätsel im Hubble-Archiv

Ein neuer Algorithmus durchforstet 35 Jahre Weltraumgeschichte und findet rätselhafte Objekte, die Menschen übersehen haben.

Andreas Becker31.01.26 Nano Banana

Kurzfassung Quellen

Ein neuer KI-Algorithmus hat im 35 Jahre alten Hubble-Archiv über 1.300 bisher unbekannte kosmische Anomalien entdeckt.
Zu den Funden gehören seltene Quallengalaxien, Gravitationslinsen und etwa 400 Objekte, die sich physikalisch derzeit noch nicht erklären lassen.
Der Einsatz von unüberwachtem Lernen beweist, dass die erneute Analyse alter Datenbestände oft genauso wertvoll ist wie neue Hardware-Anschaffungen.

Ein neuer KI-Algorithmus hat das 35 Jahre alte Archiv des Hubble-Weltraumteleskops analysiert und dabei Überraschendes zutage gefördert. Das System identifizierte über 1.300 bisher unbekannte kosmische Anomalien, darunter seltsame Galaxienformen und völlig unerklärliche Phänomene, die menschlichen Forschern entgangen waren.

Unüberwachter Blick in die Vergangenheit

Wissenschaftler nutzten einen unüberwachten Lernansatz, um knapp 100 Millionen astronomische Quellen in den Archivdaten erneut zu untersuchen. Anders als herkömmliche Methoden suchte die KI dabei nicht nach bereits bekannten Mustern wie klassischen Spiralgalaxien oder Sternen. Der Fokus lag stattdessen auf Ausreißern.

Der Algorithmus konzentrierte sich auf Objekte, die visuell stark von der statistischen Norm abweichen. Das System filterte riesige Datenmengen autonom und isolierte vielversprechende Kandidaten, die menschliche Experten anschließend verifizierten. So verwandelt sich das bestehende Archiv nachträglich in eine neue Goldgrube für die Astronomie.

Quallen, Burger und Gravitationslinsen

Die Fundstücke reichen von ästhetisch faszinierenden bis hin zu wissenschaftlich extrem wertvollen Objekten. Zu den identifizierten Strukturen gehören sogenannte Quallengalaxien, die durch den Raum rasen und lange Schweife aus Gas und Sternen hinter sich herziehen. Auch Ringgalaxien und seltene Gravitationslinsen tauchten in den Daten auf.

Besonders interessant sind Strukturen, die Forscher aufgrund ihrer visuellen Erscheinung informell als "Hamburger" bezeichnen. Viele dieser Himmelskörper waren in den Katalogen bisher entweder gar nicht verzeichnet oder schlicht falsch klassifiziert. Die KI bewies hier ein "Auge" für Details, die bei manueller Sichtung im Rauschen untergehen.

Hunderte Objekte bleiben unerklärt

Nicht alle Funde lassen sich sofort physikalisch einordnen oder bekannten Kategorien zuweisen. Etwa 400 der entdeckten Anomalien stellen die Astronomie derzeit vor akute Rätsel. Diese Objekte passen in kein gängiges Schema und könnten auf seltene Interaktionen oder neue physikalische Prozesse hindeuten.

Forscher müssen diese Phänomene nun gezielt mit leistungsstärkeren Instrumenten wie dem James-Webb-Teleskop untersuchen. Die KI liefert hierfür die exakten Koordinaten und priorisiert damit die wertvolle Beobachtungszeit der Großteleskope. Das erhöht die Effizienz der Nachfolgebeobachtungen massiv.

Datenmining statt neuer Hardware

Diese Entdeckung unterstreicht das enorme Potenzial von künstlicher Intelligenz in der modernen Datenarchäologie. Milliarden Euro teure neue Hardware ist nicht immer zwingend notwendig, um bahnbrechende Erkenntnisse zu gewinnen. Oft liegen die Antworten bereits auf den Servern.

Versteckt in Petabytes von jahrzehntealten Rohdaten warten noch unzählige Entdeckungen. KI fungiert hier als hocheffizienter Filter, der das irrelevante Rauschen vom wissenschaftlich wertvollen Signal trennt. Zukünftige Weltraummissionen werden standardmäßig auf solche Algorithmen setzen müssen, um die Datenflut zu bewältigen.