A través de las ondulaciones del agua, las piedras en el fondo de la piscina parecen desplazadas y distorsionadas. De manera similar, la gravedad de la materia oscura invisible curva la luz de las galaxias lejanas: este fenómeno se conoce como lente gravitacional débil.

Pero las ondulaciones en la piscina viven solo en la superficie, mientras que la materia oscura se distribuye en el volumen, a diferentes profundidades. Nosotros solo vemos una proyección plana, como una única fotografía del cielo. Reconstruir a partir de ella la imagen tridimensional es como adivinar la forma de las olas a partir de una sola foto del fondo. Antes, para esto se inventaban reglas simplificadas, como «las olas suelen ser suaves». Sin embargo, la verdadera telaraña cósmica es mucho más compleja: está formada por filamentos y cúmulos y se asemeja a una esponja gigante.

Los autores del trabajo tomaron otro camino. Usaron una simulación detallada por computadora del universo, una especie de «entrenador» que calcula honestamente cómo la materia se agrupa en nodos y filamentos bajo la acción de la gravedad. Con estas simulaciones entrenaron una red neuronal, que memorizó los patrones tridimensionales característicos. Ahora, al observar las imágenes distorsionadas de las galaxias, la red completa la profundidad basándose en los patrones aprendidos, y no en suposiciones toscas.

Este enfoque no solo ofrece una única respuesta. Crea un conjunto completo de mapas plausibles. Esto es importante porque el problema, en principio, no tiene una solución única: diferentes estructuras volumétricas pueden dar la misma imagen plana. El conjunto de variantes muestra la dispersión de posibilidades y permite evaluar la fiabilidad del resultado. En las pruebas, el nuevo método superó notablemente a los anteriores en precisión y reprodujo mejor la estructura filamentosa de la telaraña cósmica.