本季末，歐幾裡得望遠鏡發射升空後，將繪製星系團的紅外線和可見光影像，有助於建構宇宙的大尺度結構藍圖。一群報名參加競賽的業餘科學愛好者將運用他們的專業技能來闡述這些發現。
「繪製暗物質地圖」競賽證明，阿拉伯語筆跡分析、冰川學和粒子物理學與宇宙學的相關性比任何人想像的都要高——而且，當你要求人們為了炫耀而解決問題時，你會得到一些非常有創造性的結果。
美國太空總署噴射推進實驗室（JPL）與新創公司Kaggle合作舉辦了這場競賽。 Kaggle是一家專門舉辦預測和資料建模競賽的機構。共有73支隊伍報名參賽，旨在測量天文影像中星系的橢率，這是研究宇宙學暗物質的關鍵要素。加州大學歐文分校的物理學教授大衛·柯克比和研究生丹尼爾·馬加拉贏得了比賽，並在上週將他們的研究成果帶到了JPL。
問題是：如何估算經過故意模糊處理的模擬郵票大小的星系影像的形狀。柯克比的專業背景是粒子物理學，但他對宇宙學很感興趣，所以當他在網路上看到這項比賽時，就被吸引住了。
「進入一個新的研究領域很難，因為之前已經有很多研究成果，而且術語太多，很難處理數據，」柯克比在一次採訪中說道。 “但因為這是一場競賽，所以題目設計得非常好。它提出的問題很容易理解，也很容易讓我們立刻投入其中——他們希望我們提出獨特的想法來解決這個問題。”
成功了。劍橋大學冰川學博士生馬丁·奧利裡（Martin O'Leary）主要研究衛星圖像，以探測冰川邊緣；他的技術同樣適用於確定星系邊緣。隨後，他的隊友，德勤的澳洲研究生餘進樂（Eu Jin Lok）和卡達大學的簽名驗證專家阿里·哈賽因（Ali Hassaine），在奧利裡的研究成果基礎上繼續深入。柯克比（Kirkby）和瑪格拉（Margala）建構了一個人工神經網絡，最後得到了星系橢率的最精確值。
美國太空總署噴射推進實驗室的天文物理學家、歐幾里德任務的研究員傑森·羅茲表示，研究結果很可能會被納入未來用於測量真實數據的演算法中。
「我們將獲得來自歐幾裡得衛星的最高品質數據，我們需要這些技術來充分利用這些數據，」他說。
尋找暗物質就像尋找風一樣——它看不見，但你可以透過它對其他物體的影響來判斷它的存在。 （顯然，風的影響比暗物質更明顯，但你應該明白我的意思。）就像你觀察飄揚的旗幟來推斷是否有風一樣，暗物質研究人員透過觀察星系光線的扭曲來推斷暗物質的存在。
上圖所示的子彈星系團或許是這方面的最佳例證。圖中描繪了兩個碰撞的星系團，它們以難以想像的高速相互穿梭。當它們沿著相反方向擦肩而過時，恆星的速度略有減慢，而圖中粉紅色區域所代表的熱氣體則減速顯著。但暗物質——它除了引力作用外不與其他任何物質相互作用——卻並未減速。圖中它以藍色表示，遠遠領先星系團中的其他物質。暗物質在圖中無法直接看到；藍色陰影是透過其引力對背景輻射的影響推斷出來的。暗物質的引力就像透鏡，扭曲著穿過的光線。
羅茲解釋說，想像一枚硬幣在水池裡——你看到的硬幣是扭曲的，因為反射到硬幣上的光線必須穿過水才能傳播。
「同樣地，我們看到的遙遠星系的形狀也會發生扭曲，因為它在穿過其中的暗物質時會發生扭曲，」他說。
要了解光線扭曲的程度，就需要知道發出光線的物體的形狀──一個看起來扭曲的星係可能只是一個特別橢圓的星系。決定星系的橢率有助於天文學家決定其中有多少橢率是由暗物質造成的。
柯克比和瑪格拉為每個星系建立了一個模型，其中包含六到七個不同的參數。羅茲表示，這種全局視角而非單獨分析每個數據點的方法是一種新穎的做法。然後，他們將數據輸入到一個人工神經網路中，並利用該網路確定星系的橢圓形狀。柯克比表示，他計劃就這項工作撰寫一篇論文。
柯克比說：「天文學界正努力應對即將到來的大數據分析難題。以競賽的形式開展這項研究在科研領域並不常見，但我認為這反而增添了趣味性……它為科研注入了新的活力，而以往的科研往往是人們各自獨立完成研究並發表論文。”
