4 610 вселенных — столько компьютерных моделей потребовалось астрономам, чтобы показать: привычная «маска Гаусса» больше не подходит для данных нового поколения. Эту маску надевают, когда предполагают, что все неопределённости подчиняются одному и тому же закону — так называемому нормальному распределению (ровной колоколообразной кривой). Но в космосе всё иначе. Тёмная материя (невидимое вещество, удерживающее галактики), которую впервые заметила Вера Рубин, собирается в огромные сгустки. Это нарушает простую картинку. Будущие обзоры неба, такие как телескоп Euclid, будут измерять крупномасштабную структуру Вселенной по крошечным искажениям форм далёких галактик. По этим данным можно узнать долю материи Ωm (сколько вещества во Вселенной), а значит, проверить природу тёмной энергии (загадочной силы, которая заставляет Вселенную расширяться всё быстрее) и то, как гравитация управляет этим ускоренным расширением, которое открыли Эдвин Хаббл и Жорж Леметр.

Чтобы извлечь из этих искажений числа, учёные применяют два подхода. Классический метод (ELI) верит в маску Гаусса: он думает, что любые ошибки можно описать простым «колоколом». Для этого он использует численные симуляции (компьютерные вселенные) и строит быстрые приблизительные расчёты. Альтернативный метод (LFI) маску снимает. Он применяет машинное обучение, а именно свёрточные нейросети (программы, которые умеют находить закономерности в цифровых изображениях — наборах пикселей). На множестве симуляций нейросеть запоминает, как на самом деле выглядят данные, и потом, при байесовском выводе (способе обновлять вероятности по мере поступления информации), честно оценивает нужные параметры.

Исследователи устроили честную дуэль на 4 610 вселенных. Старый метод, ELI, вёл себя как человек в маске, который пытается на ощупь угадать предмет: если данные были простые, он справлялся, но как только появлялась хоть небольшая «неправильность», ошибался. Например, когда для сжатия данных использовали нейросеть, предсказания ELI для ключевого параметра S8 (мера комковатости материи) оказались в 2,2 раза менее точными, чем у LFI. Новый метод, LFI, напротив, всегда показывал верные и точные результаты.

Главный урок: маска Гаусса в эпоху точных измерений стала опасной иллюзией. Работа доказала, что методы без жёстких предположений — не игрушка, а необходимость. Но она же показала, что и старый метод может работать, если данные ведут себя «по правилам». Практический вывод: любой будущий анализ данных из космоса обязательно должен проходить строгую проверку на честность — калибровку. Иначе артефакты метода можно принять за новые законы природы. Сняв маску с этих 4 610 вселенных, учёные дали нам шанс увидеть настоящую крупномасштабную структуру без искажений.