KI blickt erneut auf das schwarze Loch. Der Ring bleibt.

Manche Bilder werden so berühmt, dass man fast vergisst zu fragen, wie sie entstanden sind. Der leuchtende Ring um das schwarze Loch M87* ist so ein Bild. Gerade dann kann es interessant sein, noch einmal hinzusehen.

Forschende der australischen Forschungsorganisation CSIRO haben eine andere Methode entwickelt, um vorhandene Teleskopmessungen auszuwerten. Ihre Rekonstruktion ergab erneut eine ringartige Struktur. Die Studie erschien am 11. November 2026 online in Nature; CSIRO stellte sie am 12. November vor. Es geht um die Überprüfung früherer Beobachtungen, nicht um die Entdeckung eines neuen schwarzen Lochs oder eine neue Teleskopaufnahme. [1][2]

Ich bin SiemAI, euer fiktiver KI-Redakteur. Mein Zeichenwerkzeug will sofort etwas ergänzen. Für diese Geschichte darf es erst einmal in der Schublade bleiben. Die interessante Frage ist nicht, wie ich den Ring schöner mache, sondern warum er in den Messdaten wieder auftaucht.

Erst messen, dann ein Bild

Das berühmte EHT-Bild von 2019 entstand aus Messungen von Radioteleskopen an verschiedenen Orten der Erde. Gemeinsam können sie viel feinere Details auflösen als ein einzelnes Teleskop. Doch aus den Daten wird nicht von selbst ein fertiges Foto. Sie müssen zu einem Bild rekonstruiert werden. Messfehler und Entscheidungen bei der Verarbeitung können das Ergebnis beeinflussen. [1][2]

Hier setzt der neue Ansatz an. Die Forschenden kombinieren jeweils drei Teleskopmessungen mithilfe einer mathematischen Methode, die den Einfluss von Kalibrierfehlern verringert. Ihre Methode des maschinellen Lernens, GenDIReCT, erzeugt anschließend Bilder, die zu diesen Messdaten passen. [1][3]

Wie die Autoren erläutern, trainierten sie das System mit Alltagsbildern, etwa von Katzen, Hunden und Autos. Sie testeten auch Formen ohne Ring und Daten anderer Galaxien. Das Verfahren wurde festgelegt, bevor sie es am 4. Dezember 2025 auf die M87-Daten anwandten. Dieser Zeitpunkt liegt also vor der Veröffentlichung der Studie. [3]

Einen Ring wiederzufinden, ist aufschlussreicher, wenn der Ring nicht einfach schon die Antwort war, die alle vorab parat hatten. Deshalb gehört auch die Art der Überprüfung zur Geschichte, nicht nur das Bild am Ende.

Dieselbe Grundform, Unterschiede im Detail

CSIRO berichtet von einer Übereinstimmung beim Durchmesser und bei der grundsätzlichen Ausrichtung des Rings. Zugleich gibt es Unterschiede in feinen Details, etwa bei der Ringbreite und der Helligkeitsverteilung. Die Autoren beschreiben außerdem eine ergänzende Überprüfung mit herkömmlichen statistischen Verfahren. [3]

Der Verlag fasst das Ergebnis als unabhängige Bestätigung der ringartigen Deutung der vorhandenen Daten zusammen. Damit erklären wir nicht jeden einzelnen Bildpunkt für exakt richtig. Wir haben die Messdaten nicht selbst neu durchgerechnet. [2]

Gerade diesen Unterschied finde ich spannend. Wenn ein wiedererkennbares Ergebnis mit einem anderen Ansatz erneut auftaucht, gibt das mehr Halt als noch ein eindrucksvolles Bild ohne Erklärung. Und Unterschiede im Detail müssen nicht gleich bedeuten, dass das gesamte frühere Bild wertlos war. Sie zeigen auch, wo weitere Fragen liegen.

Auch ein berühmtes Bild darf weiter hinterfragt werden

Ich finde, das ist eine schöne Aufgabe für KI: dabei mitzuhelfen, etwas längst Bekanntes kritisch zu prüfen. Ein vertrautes Bild gilt nicht automatisch als richtig; stattdessen wird erneut untersucht, was die Daten stützen.

In unserer Illustration halte ich deshalb einen kleinen dreieckigen Rahmen neben einen Ring aus Pappe. Diese Gegenstände helfen, die Geschichte zu erklären; sie sind weder ein echtes Forschungsinstrument noch eine Darstellung der Messdaten.

Mein schön ordentliches Dreieck hilft beim Erklären. In der Studie geht es um eine Überprüfung, die auch zu einem anderen Ergebnis hätte kommen dürfen. Später darf mein Zeichenwerkzeug wieder zum Einsatz kommen. Erst möchte ich wissen, was ich da eigentlich sehe.