Գրավիտացիոն լինզավորումն այն է, երբ տարածության մեջ, օրինակ գալակտիկայում գտնվող հեռավոր օբյեկտի պատկերը աղավաղվում է զանգվածային օբյեկտի ձգողականությամբ, ինչպիսին է օրինակ գալակտիկաների կուտակումը, որը գտնվում է ավելի փոքր հեռավոր օբյեկտի դիմաց:
Այն չափազանց օգտակար երևույթ է, որն օգնել է գիտնականներին հայտնաբերել էկզոմոլորակներ, հասկանալ գալակտիկայի էվոլյուցիան, հայտնաբերել սև խոռոչներ: Սակայն գրավիտացիոն լինզավորմամբ աղավաղված պատկերների վերլուծությունը շատ երկար ժամանակ է պահանջում, ինչպես նաև հետազոտողներից պահանջում է իրական պատկերների և նմանակումների համեմատական աշխատանքներ: Լինզավորման միայն մեկ էֆեկտի վերլուծությունը կարող է տևել շաբաթներ կամ նույնիսկ ամիսներ:
Սակայն Ստենֆորդի հետազոտողները գտել են այս ժամանակի կրճատման միջոց: Հետազոտական խումբն ուսուցանել է նեյրոնային ցանցին կես միլիոն իմիտացիոն լինզավորված պատկերների միջոցով ամբողջ օրվա ընթացքում: Փորձարկումների ընթացքում թիմը ստուգել է չորս տարբեր տեսակի ցանցեր, նրանց հաջողվել է ստանալ ինֆորմացիա պատկերներից նույն ճշգրտությամբ, ինչ ավանդական մեթոդների դեպքում:
«Զարմանալին այն է, որ նեյրոնային ցանցերն ինքուրույն են սովորում, թե կոնկրետ որ ֆունկցիաներն է հարկավոր փնտրել»,- ասել է նախագծի մասնակիցներից մեկը` Ֆիլ Մարշալը: «Դա կարելի է համեմատել այն երևույթի հետ, թե ինչպես են երեխաները սովորում ճանաչել առարկաները: Նրանց ստույգ չեն ասում, թե ինչ է իրենից ներկայացնում շունը, պարզապես ցույց են տալիս շան լուսանկար»:
Նոր աստղադիտակների կառուցմանը զուգընթաց, որոնք լինզավորման ավելի շատ օրինակներ կբացահայտեն, անհրաժեշտ կլինեն ավելի արագ մեթոդներ այս տվյալների ֆիլտրացիայի համար: Իսկ ամենակարևորն այն է, որ նեյրոնային ցանցի վերլուծությունը հնարավոր կլինի իրականացնել նոութբուքի կամ նույնիսկ բջջային հեռախոսի միջոցով:
Թիմի հետազոտությունը հրապարակվել է Nature ամսագրում: Իսկ երկրորդ հոդվածն այժմ գտնվում է քննարկման փուլում «The Astrophysical Journal Letters»-ում հրապարակելու համար:
