تولد التلسكوبات الراديوية الحديثة كل ليلة ملايين الصور لمجرات بعيدة المجرة — أنظمة نجمية عملاقة مرتبطة بالجاذبية. الفرز اليدوي لهذه الكمية من البيانات مستحيل. ففي النصف الأول من القرن العشرين، وضع Edwin Hubble أسس التصنيف المورفولوجي، مقسمًا المجرات حسب الشكل البصري، لكن اليوم تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي للمعالجة السريعة. الصعوبة الرئيسية فيها هي الحاجة إلى مجموعات تدريب ضخمة مصنفة من قبل الخبراء.

تقدم طريقة STRADAViT نهجًا مختلفًا جوهريًا، يشبه الطريقة التي يتعلم بها الطفل تمييز القطة برؤيتها من زوايا وظروف مختلفة. تُعرض على الخوارزمية صور متطابقة لـ المجرات بعد تعرضها لتدوير عشوائي وإضافة ضوضاء — ما يسمى بالزيادات (augmentations). بدلاً من حفظ معاملات عددية محددة، مثل فوتومتري (تدفق الإشعاع في نطاقات طيفية معينة)، يُجبر النظام على التقاط سمات بنيوية ثابتة: انحناءات الأذرع الحلزونية، النفاثات النسبية (jets)، توزيع سحب الغبار الكوني — جسيمات دقيقة صلبة تعمل على تشتيت الضوء وامتصاصه.

أظهر STRADAViT دقة أعلى مقارنة بالعديد من النظائر الموجودة مع تكاليف حسابية أقل. الطريقة غير حساسة للخصائص الآلية، مما يسمح بتطبيقها على بيانات تلسكوبات راديوية مختلفة. وهذا يفتح الطريق أمام مراقبة آلية لتطور مليارات المجرات عبر الأزمنة الكونية. ومن بين أكثر الأجرام إثارة للإعجاب التي اكتشفتها خوارزميات مماثلة، المجرة الراديوية العملاقة J1420-0545: إذ يصل امتدادها إلى 16 مليون سنة ضوئية. ولو كانت مرئية بالعين المجردة، لشغلت على الكرة السماوية مساحة تعادل خمسة أقراص قمرية. وهكذا تواصل الطرق الحديثة المسيرة التي بدأها Karl Jansky بالصدفة في عام 1931، عندما سجل لأول مرة الإشعاع الراديوي الكوني.