Svemirski teleskop Hubble tijekom svoja je tri i pol desetljeća rada stvorio jednu od najvećih kolekcija podataka u astronomiji, koja i dalje svakodnevno raste. Logično je za očekivati da se u milijunima zabilježenih slika te desecima terabajta prikupljenih podataka i dalje kriju neke “tajne” svemira koje astronomi još nisu uspjeli izolirati i proučiti. Međutim, pojava novih tehnologija sada im omogućuje masovnu analizu podataka – govorimo, dakako, o umjetnoj inteligenciji.
Koristeći novu metodu potpomognutu umjetnom inteligencijom, astronomi iz Europske svemirske agencije proveli su sustavnu pretragu Hubbleove arhive (Hubble Legacy Archive) u potrazi za rijetkim astronomskim objektima. Tim je na taj način uspio pregledati gotovo 100 milijuna isječaka slika u svega dva i pol dana, a rezultat te opsežne operacije je otkriće gotovo 1.400 objekata identificiranih kao “anomalija”, od kojih više od 800 nikada ranije nije bilo dokumentirano u znanstvenoj literaturi.
AI umjesto astronoma-amatera
Rijetki objekti poput galaksija usred međusobnog sudara, gravitacijskih leća ili prstenastih galaksija od golemog su znanstvenog interesa, no njihovo je pronalaženje u nepreglednim masama podataka iznimno teško. Arhivska opažanja teleskopa Hubble protežu se kroz 35 godina, što predstavlja pravu riznicu podataka koju AI lakoćom “prevrće” i analizira. Iako su stručnjaci i volonteri u projektima građanske znanosti dosad ručno klasificirali objekte, količina podataka postala je prevelika za ljudske kapacitete, pa je to je zahtijevalo ovaj tehnološki iskorak.
Kako bi riješili ovaj problem, David O’Ryan i Pablo Gómez iz ESA-e razvili su AnomalyMatch, alat temeljen na neuronskoj mreži, obučen za prepoznavanje specifičnih uzoraka i rijetkih pojava kao što su galaksije “meduze” ili gravitacijski lukovi. Implementacija tog alata omogućila je znanstvenicima obraditi podatke brzinom koja je neusporedivo veća od tradicionalnih metoda, čime je Hubbleov arhiv po prvi put sustavno pretražen u potrazi za astrofizičkim anomalijama.
Galerija: neke od zabilježenih anomalija
Nakon što je algoritam identificirao potencijalne anomalije, istraživači su osobno pregledali izvore koje je sustav ocijenio najvjerojatnijima. Potvrđeno je da su većina otkrivenih objekata galaksije u procesu spajanja ili interakcije, koje zbog gravitacijskih sila poprimaju neobične oblike s dugim repovima zvijezda i plina. Također, detektiran je značajan broj gravitacijskih leća, pojava u kojima gravitacija bliže nam galaksije savija prostor-vrijeme i deformira svjetlost udaljenih objekata u lukove ili Einsteinove prstenove.
Osim galaktičkih interakcija, AnomalyMatch je izolirao i specifične rijetke pojave poput galaksija s golemim nakupinama zvijezda te diskova u kojima se formiraju planeti, a koji zbog specifičnog kuta promatranja iz naše perspektive podsjećaju na leptire ili hamburgere. Posebno intrigira činjenica da je ovim softverom pronađeno nekoliko desetaka objekata koje znanstvenici trenutačno uopće ne mogu klasificirati, što otvara prostor za nova istraživanja o prirodi svemirskih anomalija.
Rad koji opisuje AI identificiranje kozmičkih anomalija iz Hubbleove arhive objavljen je u časopisu Astronomy & Astrophysics.
Datum i vrijeme objave: 28.01.2026 – 17:45 sati
