Les étoiles situées à la périphérie des galaxies tournent plus vite que ne le prévoient les lois de la physique si l'on ne compte que la matière visible. Ce paradoxe a été mis au jour au XXe siècle par Vera Rubin et Fritz Zwicky. La réponse a été l'hypothèse d'une masse invisible — la matière noire — qui enveloppe les galaxies et renforce l'attraction. Pour localiser précisément cette matière, les astronomes ont besoin de cartes gravitationnelles d'une extrême précision.

La nouvelle méthode transforme un réseau de neurones en cartographe. Il prend un modèle physique simple de la gravité, comme une carte topographique, et, à partir des données d'observation, il dessine les détails du relief — les collines et les creux de l'attraction.

La précision est impressionnante : sur les modèles de test, l'erreur n'était que de 0,14 % — c'est comme déterminer la hauteur de l'Everest avec une marge de quelques mètres. Les données réelles du télescope James Webb constitueront une base idéale pour de telles cartes.