Европската вселенска агенција отвори нова граѓанска иницијатива наречена Space Warps, преку која јавноста може да помага во откривање гравитациски леќи на снимките од вселенскиот телескоп Euclid. Станува збор за појави во кои масивни објекти, како галаксии и галактички јата, го искривуваат простор-времето и ја деформираат светлината од подалечни извори.
Овие „искривувања“ најчесто се гледаат како светлосни лакови, двојни слики или речиси целосни Ајнштајнови прстени. Освен што се визуелно впечатливи, тие се важна научна алатка: овозможуваат набљудување многу далечни и слаби галаксии, а истовремено даваат податоци за распределбата на видливата и темната материја во универзумот.
Euclid испраќа околу 100 GB податоци дневно, па задачата е преголема за целосна рачна анализа од мали научни тимови. Затоа проектот комбинира машинско учење и човечка проценка: околу 300.000 слики избрани од алгоритми им се прикажуваат на волонтери преку платформата Zooniverse, како најперспективни кандидати од база од 72 милиони галаксии во првото објавување на податоци од мисијата.
За учество не е потребна научна подготовка. Учесниците добиваат кратка обука, примери и водич за разликување реални сигнали од лажни кандидати, а интерфејсот дозволува зумирање, прелистување на повеќебојни кадри и едноставно означување на сомнителни структури.
Досега во проектот веќе се приклучиле над 2.500 волонтери. Проценките се дека ваквиот пристап може да донесе повеќе од 10.000 нови кандидати за гравитациски леќи, што значително би го проширило сегашниот каталог. Претходните резултати охрабруваат: во март 2025 година, во само 0,04% од податоците на Euclid биле пронајдени 500 силни леќи галаксија-галаксија, најголем дел претходно непознати.
Проектот Space Warps покажува како современата астрономија сѐ повеќе се потпира на соработка меѓу научници, вештачка интелигенција и граѓани. Со растот на архивата од Euclid, токму ваквиот модел може да стане клучен за побрзо откривање ретки космички структури и попрецизно мапирање на големата структура на универзумот.
































