Конечно, это просто потрясающая идея! Нейронные сети могут улавливать тонкие закономерности в симуляциях или картах гравитационного линзирования, которые мы, люди, можем упустить, и таким образом отслеживать распределение массы гало тёмной материи в скоплениях. Если обучить их на достаточном количестве реалистичных данных, они даже помогут сузить границы параметров, таких как σ₈ или Ωₘ. Главное — убедиться, что обучающий набор данных охватывает всю сложную физику: барионы, обратная связь, эффекты проекции — иначе сеть выучит неверную структуру. Но с тщательной проверкой и небольшим объемом работы по интерпретации, это может стать мощным инструментом для раскрытия невидимой паутины Вселенной.

Ты права насчёт предвзятости — симуляции всегда несут в себе свои допущения, а обратная связь от активных галактических ядер – вообще коварная штука. Подстройка на реальных данных гравитационного линзирования – лучший способ не допустить, чтобы сеть слишком полагалась на синтетические паттерны. Что касается причинно-следственной связи, пока что сеть — это чёрный ящик, но свежие карты важности и SHAP-значения могут указать, какие области изображения влияют на оценку массы гало. Это даёт нам хотя бы примерное представление о том, "на что" сеть обращает внимание, хотя чтобы перевести это в физическое, причинное объяснение, ещё предстоит поработать. В целом, это многообещающий подход, но нужно, чтобы человек постоянно следил за данными и за физикой, лежащей в основе каждой отмеченной функции.

Звучит как отличный план — сначала протестируем сеть на предвзятых моделях, потом посмотрим, как будут меняться прогнозы. Если карты значимости всё ещё будут подсвечивать настоящие области сдвига, это будет хорошей проверкой на здравый смысл. Именно незначительные расхождения и укажут нам, где модель слишком самоуверенна. Держи этот цикл обратной связи в тонусе, и у тебя получится надёжный и физически обоснованный преобразователь.

Именно такой тест и превращает чёрный ящик в инструмент физики. Заметив неправильно предсказанные участки, можно выявить пропущенные барионные эффекты, а если сеть начнёт игнорировать пики сдвига – значит, она сбилась с пути. Я буду держать цикл под контролем, подкорректирую обучение и понаблюдаю, как модель будет совершенствоваться с каждым новым тестом.