欧洲航天局近日宣布，其科研团队成功开发出一款名为AnomalyMatch的人工智能神经网络系统，该系统在分析太空图像时展现出超越人类专家的异常现象识别能力。这一突破性成果源于对哈勃太空望远镜三十余年观测数据的深度挖掘，标志着天文探索领域进入智能化新阶段。
研发团队负责人大卫·奥赖恩与巴勃罗·戈麦斯利用哈勃遗产档案中超过35年积累的数万个数据集，构建了庞大的训练样本库。在仅用60小时的密集运算中，该系统完成了对近1亿个图像片段的筛查工作，精准定位出约1400个具有特殊特征的天体结构。这一效率相当于传统人工分析方式的数百倍，且识别准确率达到92%以上。
被系统标记的异常天体呈现多样化特征，主要包括四类特殊星系：正在经历引力舞蹈的相互作用星系，其恒星与气体被拉扯形成长达数万光年的"尾巴"；受前景星系引力透镜效应影响的弯曲光源，这类星系的光线路径被扭曲成环形或弧形结构；内部存在极端恒星形成区的巨型星团星系，其核心区域恒星密度是普通星系的千倍以上；以及因高速穿越星系团介质而形成"水母触须"状结构的特殊星系，这类天体的气体尾迹可延伸超过10万光年。
科研人员特别指出，在初步筛选结果中，有数十个天体无法对应现有天文分类体系。这些未知结构可能包含全新的星系演化形态，或是此前未被观测到的宇宙现象。目前研究团队正对这部分特殊目标进行光谱分析，试图通过恒星运动轨迹、化学成分构成等维度解开其形成之谜。该系统的数据库已向全球天文机构开放共享，有望推动国际天文学界对星系演化理论的全面修订。
