Представьте картину из миллионов мельчайших точек разных цветов. С большого расстояния точки сливаются в один тон, но по оттенкам в разных частях можно догадаться, каких красок больше. Так и астрономы: они смотрят на общий свет далёких галактик и по его цвету вычисляют, как эти галактики распределены по расстояниям.

Вселенная полна галактик, но большинство из них слишком тусклые, чтобы увидеть их поодиночке даже в мощнейшие телескопы, такие как «Хаббл» и «Джеймс Уэбб». Их общий свет сливается в слабое свечение — космический оптический фон. Если внимательно посмотреть на этот фон в разных цветах (это называют фотометрией), можно заметить лёгкую рябь. Она возникает из-за того, что далёкие галактики светят немного иначе из-за расширения Вселенной — их свет растягивается, становясь краснее. Это похоже на звук улетающей машины скорой помощи: чем дальше, тем ниже тон. В астрономии такой сдвиг называют красным смещением, и по нему судят о расстоянии до объекта.

Новый метод использует машинное обучение — компьютерную программу, которая учится на примерах. Сначала учёные создали огромную виртуальную Вселенную с помощью численного моделирования, где заранее известны все расстояния до галактик. Потом они показали программе сотни тысяч изображений фона и правильные ответы. Программа научилась угадывать, как далеко находятся те скопления света, которые она видит. В итоге точность оказалась лучше одного процента — даже для тех галактик, что невозможно разглядеть.

Это открытие поможет лучше понять, как устроена тёмная материя — невидимая масса, о которой впервые заговорили после наблюдений Веры Рубин. Ещё можно будет изучить эпоху, когда зажигались первые звёзды — эпоху звездообразования — и как затемняла свет межзвёздная пыль. Идея восходит к открытию Эдвина Хаббла, доказавшего, что Вселенная расширяется, и мечтам Нэнси Грейс Роман о мощных космических телескопах. Кстати, метод напоминает изучение реликтового излучения, но вместо древнего микроволнового света мы анализируем видимый свет.