Учёные впервые применили методы машинного обучения для прямого определения фундаментальных космологических параметров по данным рентгеновского телескопа eROSITA. Вместо классических подходов, основанных на косвенных оценках масс скоплений галактик и масштабных соотношениях, исследователи обучили модель Random Forest на гидродинамических симуляциях Magneticum с разными наборами параметров Вселенной.
После обучения алгоритм был применён к реальным наблюдениям скоплений из каталогов. Модель анализировала сразу несколько рентгеновских характеристик — светимость, температуру, массу газа и характерные радиусы — и использовала их для восстановления космологических параметров.
В результате были получены значения плотности материи Ωm = 0,30(−0,02;+0,03), амплитуды флуктуаций σ8 = 0,81 ± 0,01 и нормированной постоянной Хаббла h0 = 0,710 ± 0,004. По точности эти оценки сопоставимы со стандартными космологическими анализами и не показывают противоречий с данными реликтового излучения и слабого гравитационного линзирования.