Los astrónomos miden las distancias en el universo mediante explosiones de estrellas especiales: las supernovas de tipo Ia. Estos destellos tienen casi siempre el mismo brillo, como bombillas de potencia conocida. Sabiendo cuánta luz nos ha llegado, se puede calcular a qué distancia ocurrió la explosión. Pero la precisión depende de cuán bien conozcamos esa "potencia de la bombilla".
Las redes neuronales tomaron dos conjuntos de datos: un mapa de la distribución de galaxias y una lista de supernovas. Ajustaron el brillo para que ambos conjuntos concordaran. Resultó que si se obliga a la red a respetar una regla simple —que la luz no se pierde y que las distancias se pueden medir de dos maneras— los resultados se vuelven notablemente más limpios. Esta regla es más fiable que cualquier suposición sobre la energía oscura.
Pero en los datos apareció un extraño hundimiento: a cierta distancia (corrimiento al rojo 0.4–0.5) las supernovas se ven un poco más tenues de lo esperado. Este hundimiento se observa en los cuatro modelos cosmológicos y con diferentes configuraciones. No se explica por azar: la significancia estadística es de 2–3 sigmas. Aún no está claro qué es: ¿nueva física o un error inadvertido? Pero el hecho de que no dependa del modelo invita a mirar con más atención.
Quizás los futuros datos de nuevos telescopios muestren si esta anomalía desaparece o se convierte en un descubrimiento. Por ahora, las redes neuronales dicen honestamente: en el cosmos hay algo que aún no comprendemos.
Las supernovas de tipo Ia son explosiones de enanas blancas que "comieron" materia de una estrella vecina. Son tan estándar que, precisamente con su ayuda, en 1998 se descubrió la expansión acelerada del universo.
En la serie "The Expanse" (Espacio), las supernovas se usan como balizas de navegación — de manera similar, los astrónomos las usan como velas estándar para medir distancias cósmicas.