阿塔卡马宇宙学望远镜的数据表明，在宇宙早期存在两种暗能量。源自未知的、原初的宇宙成分的一系列迹象，或许能解释为何现今宇宙的膨胀速度比理论预言的要快。而如果真的存在这种假想中的“早期暗能量”，宇宙年龄就要比现在测量的小10亿多岁。
暗能量是一种普遍存在但又难以捉摸的宇宙组成成分，它可以加速现在宇宙的膨胀速度。宇宙学家已经找到了第二种暗能量的信号，这种暗能量或许曾在宇宙大爆炸后30万年内存在。
阿塔卡马宇宙学望远镜（Atacama Cosmology Telescope，ACT）位于智利。过去一周内在预印本平台arXiv上公布的两篇独立的研究显示，从它在2013年到2016年间收集的数据中，研究人员或许首次找到了这类“早期暗能量”（early dark energy）的迹象。
今天测量得到的宇宙膨胀速度，和早期宇宙的数据不匹配，而如果“早期暗能量”的发现能被确认，科学家或许就能解决这个问题。但目前数据仍然是初步的，不能让科学家断定是否真的存在这种形式的暗能量。巴黎天体物理学院的宇宙学家西尔维娅·加利（Silvia Galli）说：“我们有充足的理由将此次发现作为新物理来仔细对待。”
两篇预印本论文的作者分别是ACT团队和一支独立团队，他们都承认目前的数据还不足以在较高的可信度下检测早期暗能量。但他们也都说ACT或南极点望远镜（South Pole Telescope，SPT）的进一步观测，很快都能提供更加详实的数据。ACT团队论文的合著者，美国哥伦比亚大学的宇宙学家科林·希尔（Colin Hill）说：“如果宇宙早期的确充斥着早期暗能量，我们就应该能看到强烈的信号。”
ACT和SPT的设计目的都是绘制宇宙微波背景（cosmic microwave background，CMB），这是宇宙大爆炸后宇宙中第一缕自由传播的光。对于宇宙学家而言，CMB是他们宇宙理论的重要支柱之一。通过描绘CMB在全天各个方向上的细微差异，研究人员已经找到了“宇宙学标准模型”的有力证据。这个模型用三个初始参数描述了宇宙的演化：暗能量、暗物质和普通物质。
暗物质的神秘程度和暗能量不相上下，它是星系形成的主要原因。而我们熟知的普通物质，还不到宇宙总能量/质量的5%。当前最先进的CMB观测结果，是欧洲航天局的普朗克任务（Planck mission）在2009年到2013年间绘制的。而根据宇宙学标准模型，我们可以通过计算普朗克任务的数据来预言现在宇宙应该以多快的速度膨胀。在过去的十年中，对超新星爆炸等现象的观测，让我们对宇宙膨胀速度的测量越来越精确。
但这样测出的膨胀速度却比普朗克任务得到的速度快5%～10%。
理论物理学家认为，对标准模型进行大量修改可以解释这样的差异。两年前，美国约翰霍普金斯大学的宇宙学家马克·卡米翁科夫斯基（Marc Kamionkowski）和同事们则表明，可以向标准模型中额外添加一个角色——“早期暗能量”，这是他们和其他团队多年来一直在研究的一个更精确的想法。
早期暗能量会是一种类似液体的东西，当它在宇宙大爆炸后几十万年内消失之前，会渗透到宇宙中。卡米翁科夫斯基说：“这并不是一个很有力的想法，但这是我们现在唯一能继续探索下去的模型。”
与“普通的”暗能量不同，早期暗能量不会强到导致宇宙加速膨胀。但它会让宇宙大爆炸时产生的等离子体以更快的速度冷却。这将影响我们解释CMB的方式——特别是涉及用在弥漫在整个宇宙的等离子体冷却成气体之前，声音在其中传播的距离，来计算宇宙年龄和宇宙膨胀速率的时候（即重子声学振荡相关问题）。普朗克任务和其他类似的观测，正是用这种效应在天空中留下的印记来进行这些计算的。
这两项最新的研究发现，相比于宇宙学标准模型，带有早期暗能量的宇宙学模型更能符合ACT在CMB中观测到的偏振信息。希尔表示，用早期暗能量模型来解释ACT观测到的CMB数据，宇宙的年龄将会是124亿岁，比用标准模型计算出的138亿岁小了11%。因此，现在宇宙膨胀的速率应该比标准模型预测的快5%，与天文学家今天计算得到的更为接近。
矛盾依然存在。希尔说，他之前对早期暗能量模型持怀疑态度，而团队的发现让他十分惊讶。另一篇论文的合著者，法国蒙彼利埃大学的天体物理学家维维安·普兰（Vivian Poulin）则表示自己团队的分析和ACT团队的相符合让他感到安心。卡米翁科夫斯基说：“主要作者都是非常客观、保守的人，他们非常理解这些数据和测量结果。”
但作为普朗克团队的一员的加利却提醒，ACT的数据和普朗克团队计算出的数据不一致。尽管ACT的偏振数据支持早期暗能量的存在，但目前还不清楚主要数据集——CMB的温度分布——是否表现出同样的偏向。她补充道，出于这些原因，用SPT的数据对结果进行交叉检验是十分必要的，而她也参与了这项实验。
美国芝加哥大学的天文学家温迪·弗里德曼（Wendy Freedman）曾为最精确的宇宙膨胀测量作出过贡献，她说，即使是初步结论，基于ACT的结果仍非常有趣。“追求不同的模型，并将其和标准模型进行对比，这非常重要。”她说。