天文学者達のチームが、最先端の人工知能支援技術を使って、ハッブル宇宙望遠鏡の目録データから希少な天文現象を発見した。チームは、ハッブルの遺産目録からの、約1億枚のイメージの切り抜きを分析した。彼らは僅か2日半で奇妙な外観を持つ1,300以上の天体を特定したが、そのうち800以上のものは科学文献に記録されていなかった。

ほとんどの異常現象は、合併や相互作用を起こしている銀河であり、異常な形態や星やガスの長く伸びた流れを示しいる。他には重力レンズがあり、前景銀河の重力が時空を歪め、背景銀河の光を弧やリング状に曲げている。その他の発見には、巨大な星形成の塊を持つ銀河、気体状の「触手」を持つクラゲのような銀河、また我々の銀河の中のハンバーガーのような側面に付く惑星形成円盤などが含まれていた。驚くべきことに、数十の天体は既存の分類体系を完全に無視していた。

ハッブルや他の望遠鏡データの膨大かつ増え続けるデータベースの中から、これほど多様な希少天体を特定することは非常に大きな課題である。天文学の歴史上、これほど大量の観測データが分析に利用されたことはなかった。

この課題に対処するために、欧州宇宙機関(ESA)の研究者達は、人間の専門家達が必要とする時間のごく一部で数百万枚の天文イメージを検査できるAIツールを開発した。彼らのニューラルネットワーク「AnomalyMatch」は、データのパターンを認識して希少で珍しい天体を検出するよう訓練されており、人間の脳が視覚情報を処理する方法を模倣している。

異常なイメージは、伝統的に手動の検査や偶然の観察によって発見される。専門の天文学者達は異常な特徴の特定に優れているが、ハッブルの膨大な量のため、包括的な手動調査は現実的ではない。市民科学の取り組みはデータ分析の範囲を拡大するのに役立っているが、ハッブルのような膨大な目録や、NASAが貢献したヨーロッパ宇宙機関のミッションのユークリッドのような広域観測望遠鏡の目録には、これらの努力も期待薄である。

この新たな研究は重要な進歩を示している。データセット全体で初めて天体物理学的異常を体系的に検索した。アルゴリズムが有力な候補をフラグ付けした後、研究者達は、上位評価のソースを手動でレビューし、1,300以上のものが真の異常であることを確認した。

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Jan 27, 2026