  Gravitational lensing occurs as the path of light from distant celestial
bodies is distorted due to gravitational attraction by other celestial bodies,
whose mass is partly invisible, being so-called dark matter. When observed
through a gravitational lens, distant galaxies appear distorted. A lot of
research activity goes into mapping the dark matter in the universe through
graviational lensing. However, the mathematical models are complicated, and
calculations both time consuming and tideous, if manual. In this paper we
discuss how we may combine the Roulette formalism due to Clarkson with machine
learning for automatic, local estimation of the lense potential in strong
lenses. We also present a framework of open source software for generating
datasets and validating results.
  --
  Gravitasjonslinsing er fenomenet der ljos fr{\aa} fjerne himmellegeme vert
avb{\o}ygd av tyngdekraften fr{\aa} andre himmellegeme, som ofte ikkje er fullt
synlege fordi mykje av massen er m{\o}rk materie. Observert gjennom ei
gravitasjonslinse, framst{\aa}r fjerne galaksar som forvrengde. Der er mykje
forskingsaktivitet som freistar {\aa} karleggja m{\o}rk materie ved {\aa}
studera linseeffektar, men dei matematiske modellane er kompliserte og
utrekningane krev i dag mykje manuelt arbeide som er sv{\ae}rt tidkrevjande. I
denne artikkelen dr{\o}ftar me korleis me kan kombinera rouletteformalismen
{\aa}t Chris Clarkson med maskinl{\ae}ring for automatisk, lokal estimering av
linsepotentialet i sterke linser, og me presenterer eit rammeverk med
programvare i open kjeldekode for {\aa} generera datasett og validera resultat.
