Matteo Paz, uno studente delle scuole superiori americane della Pasadena High School in California, ha realizzato una scoperta inattesa nel campo dell'astronomia. Utilizzando l'intelligenza artificiale, ha analizzato i dati d'archivio del telescopio NASA NEOWISE, identificando oltre 1,5 milioni di sorgenti luminose variabili finora sconosciute.
Tutto è iniziato nell'estate del 2022, quando Paz si è unito al programma Planet Finder Academy. Sotto la guida di Davy Kirkpatrick, scienziato del Caltech presso l'Infrared Processing and Analysis Center (IPAC), ha lavorato con un'enorme mole di dati provenienti dal telescopio NEOWISE, lanciato nel 2009 per la ricerca di asteroidi vicini alla Terra.
In sole sei settimane, Paz ha sviluppato un algoritmo di apprendimento automatico automatizzato. Ha applicato le trasformate di Fourier e l'analisi wavelet per rilevare variazioni di luminosità appena percettibili, che erano sfuggite ai metodi convenzionali.
Il sistema ha rilevato sorgenti tremolanti, pulsanti e in fading, caratteristiche tipiche di quasar, stelle binarie e supernove. Un catalogo contenente 1,5 milioni di oggetti è stato pubblicato alla fine del 2025 ed è già in uso presso l'Osservatorio Vera C. Rubin.
Il lavoro ha ricevuto il supporto di ricercatori del Caltech, tra cui Shubhaneh Hemmati, Daniel Masters, Ashish Mahabal e Matthew Graham. All'inizio del 2026, la direzione della NASA ha riconosciuto pubblicamente il contributo del giovane.
Paz ha affinato le sue competenze presso la Math Academy del Pasadena Unified School District. Il suo algoritmo è in grado di analizzare qualsiasi dato temporale e può essere potenzialmente applicato in altri settori, dalla finanza alle neuroscienze.
E se il prossimo grande balzo in avanti nella scienza non provenisse da un enorme laboratorio, ma da uno studente con un computer portatile e dati aperti?
La scoperta di Paz sottolinea il ruolo crescente dell'IA nell'astronomia moderna. Nel febbraio 2026, l'Osservatorio Vera C. Rubin ha già inviato 800.000 avvisi in una sola notte, e in futuro si prevedono fino a sette milioni al giorno. Senza l'apprendimento automatico, gestire un tale flusso di dati sarebbe impossibile.
L'articolo sul lavoro è stato pubblicato su The Astronomical Journal. Il catalogo sta già contribuendo allo studio dell'evoluzione stellare, delle galassie distanti e dei processi ad alta energia nell'universo.
