L'effet de lentille gravitationnelle, prédit par Einstein et utilisé pour rechercher des objets invisibles par Zwicky, ressemble à des gouttes de pluie qui dessinent les contours d'un objet invisible sur une vitre. La lumière d'une étoile lointaine, en passant près d'une planète cachée ou d'un trou noir, se courbe, et sur les images du télescope apparaît un motif de luminosité changeant. Auparavant, pour reconstituer à partir de ce motif la masse et la position de l'invisible, les astronomes passaient des heures à passer en revue de nombreuses possibilités.

CausticFlow — un réseau de neurones ayant suivi un entraînement sur des millions d'exemples — s'en sort en une seconde. On lui a montré d'innombrables images lumineuses artificielles provenant de différents objets, et désormais elle trouve instantanément le modèle correspondant dans sa bibliothèque. Même si le télescope n'a enregistré que quelques gouttes de ce motif, CausticFlow en reconstitue tout le contour.

Étonnamment, le réseau de neurones n'a pas besoin que la planète ou un autre objet émette la moindre lumière — il les voit uniquement à travers les distorsions de l'arrière-plan. Sur des observations réelles, le programme détermine correctement les paramètres dans sept cas sur dix et est déjà prêt pour une recherche massive dans les données de Hubble et du James Webb. Cela ouvrira la voie à l'étude de l'évolution stellaire, de la formation de nouvelles étoiles et même de candidats à la matière noire.