De Amerikaanse middelbare scholier Matteo Paz van Pasadena High School in Californië heeft een onverwachte doorbraak in de astronomie gerealiseerd. Door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie analyseerde hij archiefgegevens van NASA's NEOWISE-telescoop en identificeerde hij meer dan 1,5 miljoen voorheen onbekende variabele lichtbronnen.
Alles begon in de zomer van 2022, toen Paz deelnam aan het programma Planet Finder Academy. Onder leiding van Caltech-wetenschapper Davey Kirkpatrick, werkzaam bij het Infrared Processing and Analysis Center (IPAC), werkte hij met een enorme dataset van de NEOWISE-telescoop, die in 2009 werd gelanceerd om planetoïden in de nabijheid van de aarde op te sporen.
Binnen zes weken ontwikkelde Paz een geautomatiseerd machine learning-algoritme. Hij paste Fourier-transformaties en wavelet-analyse toe om subtiele veranderingen in de helderheid van objecten te detecteren, die met standaardmethoden over het hoofd werden gezien.
Het systeem ontdekte flikkerende, pulserende en dimmende bronnen – kenmerken van quasars, dubbelsterren en supernovae. De catalogus van 1,5 miljoen objecten werd eind 2025 gepubliceerd en wordt reeds gebruikt door de Vera C. Rubin Observatorium.
Het werk werd ondersteund door onderzoekers van Caltech, waaronder Shubhaneh Hemmati, Daniel Masters, Ashish Mahabal en Matthew Graham. Begin 2026 erkende het NASA-management de bijdrage van de tiener publiekelijk.
Paz ontwikkelde zijn vaardigheden aan de Math Academy van het Pasadena Unified School District. Zijn algoritme is in staat om allerlei tijdsafhankelijke gegevens te analyseren en is potentieel toepasbaar in andere domeinen – van financiën tot neurowetenschappen.
Wat als de volgende grote wetenschappelijke sprong niet voortkomt uit een enorm laboratorium, maar van een scholier met een laptop en open data?
De ontdekking van Paz onderstreept de groeiende rol van AI in de moderne astronomie. In februari 2026 verstuurde de Vera C. Rubin Observatorium al 800.000 meldingen in één nacht, en in de toekomst worden dagelijks tot zeven miljoen verwacht. Zonder machinaal leren is het onmogelijk om met zo'n stroom van gegevens om te gaan.
Een artikel over het werk is gepubliceerd in The Astronomical Journal. De catalogus helpt nu al bij het bestuderen van de evolutie van sterren, verre sterrenstelsels en hoge-energieprocessen in het heelal.
