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欧洲航天局（ESA）的两名天文学家开发了一款名为AnomalyMatch的人工智能神经网络，用于分析哈勃太空望远镜的历史图像数据。该AI系统在短短两天半时间内扫描了近1亿张图像碎片，共识别出1,400个潜在的宇宙异常物体。

AnomalyMatch基于哈勃遗产档案（Hubble Legacy Archive）进行训练和应用，该档案收录了哈勃望远镜35年来的数万组观测数据。由于人工专家难以对如此庞大的数据集进行细致全面的筛查，AI的引入显著提升了异常天体的发现效率。经过初步筛选后，研究人员大卫·奥瑞安（David O'Ryan）和巴勃罗·戈麦斯（Pablo Gómez）对AI识别结果进行了人工复核。

在确认的1,400个异常物体中，超过800个此前未被记录。这些异常包括正在合并或相互作用的星系、引力透镜效应形成的光弧或爱因斯坦环、侧向观测的行星形成盘、拥有巨大恒星团块的星系以及“水母星系”等奇特结构。尤为引人注目的是，有几十个天体完全无法归类，其性质尚待进一步研究。

戈麦斯表示：“这是AI最大化哈勃档案科学产出的一个绝佳范例。”他指出，即便在被认为已充分挖掘的数据库中，仍能发现大量新奇现象，证明该工具在未来处理其他大型天文数据集时具有广阔应用前景。相关成果于2026年1月27日由ESA对外公布。

参考链接:
https://www.engadget.com/ai/astronomers-discover-over-800-cosmic-anomalies-using-a-new-ai-tool-205135155.html