El efecto de lente gravitacional, predicho por Einstein y aplicado a la búsqueda de objetos invisibles por Zwicky, es como gotas de lluvia que dibujan el contorno de un objeto invisible en el vidrio de una ventana. La luz de una estrella distante, al pasar cerca de un planeta oculto o un agujero negro, se curva, y en las imágenes del telescopio surge un patrón de brillo cambiante. Antes, para reconstruir a partir de ese patrón la masa y posición del objeto invisible, los astrónomos pasaban horas probando multitud de opciones.

CausticFlow —una red neuronal que ha recibido entrenamiento con millones de ejemplos— lo resuelve en un segundo. Se le mostraron incontables imágenes de luz artificiales de distintos objetos, y ahora encuentra al instante en su biblioteca la plantilla adecuada. Incluso si el telescopio solo ha captado un par de gotas de ese patrón, CausticFlow reconstruye la silueta completa a partir de ellas.

Es asombroso: la red neuronal no necesita que el planeta u otro objeto emita luz alguna —los ve solo por las distorsiones del fondo. En observaciones reales, el programa determina correctamente los parámetros en siete de cada diez casos y ya está listo para búsquedas masivas en los datos del Hubble y el Webb. Esto abrirá el camino para investigar la vida de las estrellas, el nacimiento de nuevos astros e incluso candidatos a materia oscura.