17-річний учень середньої школи Маттео Пас розробив алгоритм штучного інтелекту, що проаналізував дані космічного телескопа NASA NEOWISE та виявив 1,5 мільйона змінних об’єктів у Всесвіті.
За інформацією Phys.org, Завдяки науковому стажуванню в Каліфорнійському технологічному інституті (Caltech) школяр із Пасадени, Маттео Пас, здійснив прорив у космічній науці: він виявив 1,5 мільйона нових змінних об’єктів у космосі, розширив потенціал місії NASA NEOWISE та став автором наукової статті, яку опублікували у The Astronomical Journal.
У своїй роботі Пас представив новий алгоритм машинного навчання, який можна адаптувати для майбутніх досліджень у галузі астрономії та астрофізики. Ідея створення такого інструменту виникла після багаторічного захоплення астрономією — воно почалося ще в дитинстві, коли мати привела його на публічні лекції зі спостереження за зірками в Caltech.
У 2022 році Маттео пройшов навчання в літній академії Planet Finder під керівництвом професора Ендрю Говарда. Його наставником став відомий астроном Деві Кіркпатрік, науковий співробітник IPAC (Інфрачервоний центр обробки та аналізу даних). Разом вони почали працювати над аналізом даних, зібраних за понад 10 років місією NEOWISE — інфрачервоним телескопом, що сканував усе небо у пошуках астероїдів та інших космічних тіл.
Хоча основна місія телескопа стосувалася астероїдів, він також збирав цінні дані про змінні об’єкти — квазари, спалахуючі або затемнені зірки. Проте до того часу ці 200 мільярдів рядків у базі даних залишалися практично не дослідженими.
Пас, маючи глибоку математичну підготовку (він вивчав вищу математику в академії Math Academy), вирішив не аналізувати дані вручну, а розробити інтелектуальний підхід. Алгоритм, який він створив, був натренований для виявлення найменших змін в інфрачервоному спектрі й позначив понад 1,5 мільйона потенційно нових об’єктів.
Протягом наступного року Пас удосконалював модель, а у 2024 році став ментором для інших школярів, які долучилися до досліджень. У 2025 році він та Кіркпатрік планують опублікувати повний каталог змінних об’єктів, що дозволить світовій спільноті астрономів дослідити динаміку космічних тіл на часових шкалах.
Алгоритм Паса також має потенціал для використання в інших сферах, пов’язаних із часовими рядами — наприклад, у фінансовому аналізі (графіки фондового ринку) або моніторингу забруднення повітря.
Зараз, навчаючись у випускному класі, Маттео вже працює у Caltech на позиції співробітника IPAC — структури, яка обробляє та аналізує астрономічні дані для NASA та Національного наукового фонду США. Це його перша оплачувана робота — і вже надзвичайно вагомий внесок у науку.
