По скоплениям галактик — гигантским облакам из тысяч звёздных систем, раскалённого газа и невидимой тёмной материи — можно вычислить, сколько во Вселенной тёмной материи и тёмной энергии, управляющих её расширением. Это напоминает попытку восстановить рецепт блюда по вкусу, не зная ингредиентов. Раньше учёные вручную строили сложные формулы, теперь нейросеть учится угадывать состав сразу.

Основа метода — обучение на тысячах вымышленных вселенных с разным «рецептом». Нейросеть не запоминает уравнения, а напрямую выдаёт вероятные параметры. Её главное преимущество — способность обрабатывать списки скоплений любой длины: словно повар, который одинаково уверенно оценивает блюдо по двадцати и по сотне ингредиентов. Точность уже не уступает традиционным расчётам.

Газ в них разогрет до десятков миллионов градусов — жарче центра Солнца. Подход универсален: так можно изучать гравитационное линзирование (где массивные тела искривляют свет) или красное смещение (по которому измеряют расстояния до далёких галактик).