242 327 galaxias — como granos de arena de colores en una playa. Pero si solo se examinan por su color, uno puede pasarse por alto las más interesantes. El algoritmo UMAP (que aprende por sí mismo a colocar los datos en un plano de modo que objetos similares queden cerca) tomó de cada galaxia once números: sus colores en diferentes longitudes de onda (datos de color), brillo, tamaño y un corrimiento al rojo aproximado (indicador de distancia). Todo ello se convirtió en dos coordenadas, como en un mapa. Las galaxias similares se agruparon solas en islas.
Como guías sirvieron 68 Pequeños Puntos Rojos: galaxias diminutas a enormes distancias que ya habían sido estudiadas, descomponiendo su luz en un espectro, confirmando su naturaleza. Estos «faros» señalaron en el mapa los lugares donde deberíanocultarse sus parientes. El archipiélago principal, de 56 objetos, se aglomeró a unos 13 mil millones de años luz. La búsqueda allí resultó precisa: de cada diez galaxias encontradas, ocho resultaron ser auténticos Puntos Rojos — y todo sin una sola regla de color. El algoritmo determinó por sí mismo los límites de la isla basándose en la concentración de «faros» confirmados.
Dentro de estas islas se hallaron 107 nuevos candidatos. Son compactos y algo rojizos, pero un poco más azules que las reglas más estrictas anteriores. Aún no está claro qué son: quizás agujeros negros ocultos por nubes de polvo cósmico o violentos brotes de formación estelar en regiones polvorientas. Además, en el mapa se descubrieron cuatro nuevos núcleos galácticos activos — lugares donde la materia cae en agujeros negros supermasivos. Las enanas marrones, que a menudo interferían en la búsqueda, se agruparon aparte, lejos del archipiélago de Puntos Rojos. El mapa mismo las separó.
El método no está ligado al color. Del mismo modo se pueden mapear imágenes de alta resolución o espectros. Ya se ha creado una aplicación web — un atlas vivo del universo lejano, donde cualquiera puede explorar este mapa. Los futuros telescopios traerán océanos de datos, y estos mapas ayudarán a descubrir clases de objetos raros — sin linternas de colores, pero con los contornos nítidos de las islas.
El método UMAP, creado originalmente para visualizar la expresión génica en biología, hoy ayuda a los astrónomos a descubrir nuevas poblaciones de galaxias sin un solo filtro de color: un claro ejemplo de cómo los algoritmos de aprendizaje automático trasladan ideas entre disciplinas distantes.