Астрономы, подобно поварам, долгое время описывали Вселенную, опираясь на одни и те же громоздкие рецепты — сложные математические формулы, оценивающие распределение галактик по светимости и массе, а также структуру невидимых фундаментов из тёмной материи — таинственной субстанции, проявляющей себя лишь через гравитацию. Однако точность этих моделей оставляла желать лучшего. Тогда на научную кухню пригласили цифрового шеф-повара — алгоритм эволюционной символической регрессии (ESR). В отличие от традиционных методов, где человек задаёт форму зависимостей, ESR перебирает миллионы комбинаций элементарных математических операций — сложения, умножения, возведения в степень — самостоятельно конструируя формулы, оптимально описывающие данные.

Результат оказался неожиданным: выяснилось, что для высокой точности не нужны сложные нагромождения. Простые зависимости — например, обратная связь между яркостью галактики и её численностью — работают точнее, если исключить искусственные поправки, вносившие искажения. Это сродни открытию, что для идеального круассана достаточно трёх базовых ингредиентов, а его вкус превосходит изыски многосоставного рецепта. Теперь, вооружившись этими лаконичными формулами, астрономы смогут быстрее собирать пазл эволюции галактик и уточнять стандартную космологическую модель — теоретический каркас, описывающий крупномасштабную структуру и развитие Вселенной.