Un réseau de neurones apprend à voir la matière noire express
Les images de galaxies lointaines sont parsemées d'arcs et de taches incurvés : c'est la lumière qui a été déformée en chemin vers nous. Cet effet, prédit par Albert Einstein, agit comme un miroir déformant géant : un amas de galaxies massif déforme les images des sources en arrière-plan. En analysant ces déformations, on peut estimer le poids de la partie invisible de l'amas — composée à 85% de matière noire, dont l'existence a été suspectée pour la première fois par Fritz Zwicky. Auparavant, les astronomes passaient des heures à tracer des cartes de masse à la main. Mais les futurs relevés du ciel fourniront des centaines de milliers d'amas — impossible de les traiter manuellement. La solution est venue de l'entraînement d'un réseau de neurones sur 15 000 amas simulés issus de l'ensemble DarkClusters-15k. Le réseau, tel un maître des miroirs déformants, a appris à restaurer l'apparence réelle des galaxies lointaines à partir de la lumière déformée, en suivant les lois de la courbure de l'espace-temps. Tournant surprenant : le programme, entraîné sur des données synthétiques, a traité l'amas réel MACS 1206 avec plus de précision que des années de travail humain. Désormais, sans réglage manuel, on peut peser des dizaines de milliers d'amas en quelques minutes et enfin se rapprocher de la résolution du mystère de la matière noire.
La matière noire est environ cinq fois plus abondante que la matière ordinaire — celle qui compose les étoiles, les planètes et nous-mêmes.
Dans la série « Dark Matter », une substance mystérieuse ouvre des portails vers d'autres dimensions — une réinterprétation fantaisiste de la matière noire réelle qui, bien qu'invisible, régit le mouvement des galaxies.