Physiker:innen der Österreichischen Akademie der Wissenschaften nutzen Künstliche Intelligenz, um Gravitationswellen neu zu analysieren - und könnten damit bislang kaum erforschte Schwarze Löcher aufspüren.

Wie entstehen Schwarze Löcher? Und wie entwickelt sich das Universum? Ein Forschungsteam der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW) könnte mit einem neuen Verfahren mit Künstlicher Intelligenz (KI) helfen, diese Fragen besser zu beantworten.

Im Fokus ist dabei ein rätselhaftes Phänomen: sogenannte mittelschwere Schwarze Löcher mit Massen zwischen etwa 100 und 100.000 Sonnenmassen. Sie sind schwerer als die meisten bekannten Schwarzen Löcher, aber deutlich kleiner als die gigantischen, supermassiven Exemplare in den Zentren von Galaxien. Mittelschwere Schwarze Löcher könnten das fehlende Bindeglied zwischen kleinen und supermassiven Schwarzen Löchern sein - lassen sich aber bislang nur schwer nachweisen.

Rätselhafte Schwarze Löcher

"Wir wissen, dass kleine Schwarze Löcher durch Verschmelzungen immer größer werden können. Aber ob das wirklich der Weg zu den supermassiven Schwarzen Löchern ist, verstehen wir noch nicht vollständig", sagt Gianluca Inguglia vom Marietta-Blau-Institut für Teilchenphysik der ÖAW. Genau hier könnten mittelschwere Schwarze Löcher eine Schlüsselrolle spielen. Gravitationswellen liefern dafür wichtige Hinweise: Wenn zwei Schwarze Löcher miteinander verschmelzen, senden sie charakteristische Signale aus. Doch gerade bei den mittelschweren Exemplaren sind diese Signale besonders kurz und schwer von Messstörungen zu unterscheiden.

In einer neuen Publikation im Fachjournal Physics Letters B zeigt das Team um Inguglia, wie KI dabei helfen kann, solche Signale im neuen Einstein-Teleskop - der nächsten Generation europäischer Gravitationswellen-Detektoren - zu finden. Das geplante Observatorium soll ab den 2030er-Jahren deutlich empfindlicher messen als heutige Anlagen und enorme Datenmengen liefern.

Die KI schlägt Alarm

Bisherige Suchmethoden setzen darauf, bekannte Signalformen mit Messdaten zu vergleichen oder mehrere Detektoren gleichzeitig einzusetzen. Das funktioniert gut - solange man weiß, wonach man sucht. "Bei mittelschweren Schwarzen Löchern kennen wir viele Eigenschaften aber nicht genau", sagt Studienautor Inguglia. "Dann kann man leicht etwas übersehen oder falsch interpretieren.

Das neue Verfahren geht einen anderen Weg. Mithilfe eines KI-Modells wird zunächst gelernt, wie "reines Rauschen" im Detektor aussieht. Das System wird darauf trainiert, diese Daten möglichst genau nachzubilden. Taucht plötzlich ein unbekanntes Muster auf, gelingt die Rekonstruktion nicht mehr perfekt - und die KI schlägt Alarm. "Das Scheitern des Modells ist in unserem Fall ein Erfolg", erklärt Inguglia. "Denn genau dann wissen wir: Hier steckt vermutlich ein echtes Signal drin."

Getestet wurde das Verfahren mit simulierten Daten aus der Einstein-Telescope-Mock-Data-Challenge. Dabei konnte die KI kurze Verschmelzungssignale von Schwarzen Löchern zuverlässig identifizieren - auch in Daten eines einzelnen Detektors. Nach zusätzlichem Training erkannte das System alle eingesetzten Testsignale unabhängig von ihrer Stärke oder Masse.

Ohne KI keine Chance im astronomischen Datendschungel

Der große Vorteil dieser Methode: Sie funktioniert ohne detaillierte Annahmen über die Eigenschaften der Quelle. "Wir sind nicht auf bestimmte Modelle angewiesen", sagt Inguglia. "Dadurch können wir auch Signale entdecken, die wir bisher gar nicht erwartet haben." Das sei besonders wichtig, betont der Physiker: "Vor 15 Jahren hätte kaum jemand geglaubt, dass wir Schwarze Löcher mit 70 oder 80 Sonnenmassen finden würden. Heute sehen wir sie regelmäßig." Ähnliche Überraschungen seien auch in Zukunft möglich.

Gerade für das Einstein-Teleskop könnte diese Flexibilität entscheidend sein. Die nächste Detektorgeneration wird so viele Daten liefern, dass klassische Suchmethoden an ihre Grenzen stoßen. KI-gestützte Verfahren könnten hier eine Schlüsselrolle spielen. "KI wird ein zentrales Werkzeug der zukünftigen Gravitationswellenforschung", sagt Inguglia.

Langfristig verfolgt das Team ein großes Ziel: die Entstehungsgeschichte Schwarzer Löcher besser zu verstehen. "Wir wollen wissen, ob es einen durchgehenden Entwicklungsweg gibt - von kleinen zu immer größeren Objekten", erklärt Inguglia. "Wenn wir das verstehen, verstehen wir auch besser, wie sich Galaxien und das Universum insgesamt entwickelt haben."

Auf einen Blick

Publikation: Towards an anomaly detection pipeline for gravitational waves at the Einstein Telescope, Gianluca Inguglia, Huw Haigh, Kristyna Vitulova, Ulyana Dupletsa, Physical Review Letters B, 2026 - DOI: https://doi.org/10.1016/j.physletb.2026.140272

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