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在加州理工学院（Caltech）的一项突破性研究中，一位当地高中生 Matteo Paz 通过开发一种创新的 AI 算法，揭示了 150 万个先前未知的太空天体，极大地扩展了 NASA 任务的潜力，并发表了一篇独立作者论文。
Paz 的研究成果发表在《天文学杂志》（The Astronomical Journal），详细描述了他如何利用 AI 技术处理 NEOWISE 望远镜的庞大数据集，从而识别出这些变光天体。这些发现不仅为天文学界提供了新的研究工具，也为未来的太空探索任务奠定了基础。
Paz 的天文学兴趣始于小学时期，当时他的母亲带他参加了加州理工学院的公开观星讲座。2022 年夏天，他进入加州理工学院行星发现学院，在天文学教授 Andrew Howard 的指导下深入学习天文学和计算机科学。他的导师 Davy Kirkpatrick，一位资深天文学家和 IPAC 高级科学家，给予了 Paz 极大的支持和鼓励。
“我很幸运能遇到 Davy，”Paz 回忆道，“他不仅没有劝阻我撰写论文，反而鼓励我追求这个大胆的目标。这种无拘无束的学习环境让我在科学领域迅速成长。”
Kirkpatrick 的导师精神源于他个人的经历。他在田纳西州的一个农业社区长大，九年级时在化学和物理老师 Marilyn Morrison 的帮助下，决定成为一名天文学家。Morrison 不仅看到了他的潜力，还为他规划了大学前的课程路径。
“我希望将这种导师精神传递给更多人，”Kirkpatrick 表示，“如果我看到他们的潜力，我会尽我所能帮助他们实现。”
NEOWISE 望远镜虽然已退役，但在过去十多年里，它扫描了整个天空，寻找小行星和其他近地天体。然而，这些数据中还有许多未被充分利用的信息，尤其是关于变光天体的记录。Paz 的 AI 算法正是为了挖掘这些潜在的天体而开发的。
“我们的数据表格中接近 2000 亿行数据，”Kirkpatrick 解释道，“Paz 的 AI 模型能够处理这些数据，并标记出 150 万个潜在的变光天体。这些发现将为天文学界提供关于这些宇宙实体多年来如何变化的宝贵洞察。”
Paz 的 AI 模型不仅适用于天文学，还可以应用于其他领域，如股票市场分析和大气效应研究。目前，Paz 在完成高中学业的同时，还在加州理工学院的 IPAC 工作，继续为 NASA 和 NSF 支持的太空任务提供数据分析。
“我实现的模型可以用于天文学中的其他时域研究，以及任何其他以时间格式呈现的数据，”Paz 总结道，“它的潜力远远超出了太空探索。”
