تخيل لوحةً من ملايين النقاط الصغيرة بألوان مختلفة. من مسافة بعيدة، تندمج النقاط في لون واحد، لكن من خلال تدرجات الألوان في أجزاء مختلفة يمكنك تخمين أي الألوان أكثر. وهذا ما يفعله علماء الفلك: ينظرون إلى الضوء الكلي لـالمجرات البعيدة ويحسبون من لونه كيف تتوزع هذه المجرات عبر المسافات.

الكون مليء بـالمجرات، لكن معظمها خافتة جدًا لدرجة أنه لا يمكن رؤيتها منفردة حتى بأقوى التلسكوبات مثل «هابل» و«جيمس ويب». يندمج ضوؤها الكلي في توهج خافت — الخلفية الضوئية الكونية. إذا نظرت بعناية إلى هذه الخلفية بألوان مختلفة (وهذا ما يسمى القياس الضوئي)، يمكنك ملاحظة تموجات خفيفة. تنشأ هذه التموجات لأن المجرات البعيدة تشع بشكل مختلف قليلًا بسبب تمدد الكون — يتمدد ضوؤها ويصبح أكثر احمرارًا. يشبه ذلك صوت سيارة الإسعاف وهي تبتعد: كلما زادت المسافة، انخفضت حدة الصوت. في علم الفلك، يُسمى هذا الانزياح بالانزياح الأحمر، ومنه نستدل على مسافة الجسم.

تستخدم الطريقة الجديدة التعلم الآلي — برنامج كمبيوتر يتعلم من الأمثلة. أولاً، أنشأ العلماء كونًا افتراضيًا ضخمًا باستخدام المحاكاة العددية، حيث تكون جميع مسافات المجرات معروفة مسبقًا. ثم عرضوا على البرنامج مئات الآلاف من صور الخلفية والإجابات الصحيحة. وتعلم البرنامج تخمين مدى بعد تجمعات الضوء التي يراها. وكانت الدقة الناتجة أفضل من واحد بالمئة — حتى بالنسبة لتلك المجرات التي لا يمكن رؤيتها.

سيساعد هذا الاكتشاف في فهم أفضل لتركيب المادة المظلمة — الكتلة غير المرئية التي بدأ الحديث عنها بعد ملاحظات فيرا روبين. كما سيمكن من دراسة الحقبة التي أضاءت فيها النجوم الأولى — عصر تشكل النجوم — وكيف حجب الغبار بين النجمي الضوء. تعود الفكرة إلى اكتشاف إدوين هابل الذي أثبت أن الكون يتمدد، وإلى أحلام نانسي غريس رومان بتلسكوبات فضائية قوية. بالمناسبة، تشبه هذه الطريقة دراسة إشعاع الخلفية الكونية الميكروي، لكن بدلًا من الضوء الميكروي القديم نحلل الضوء المرئي.