来自加利福尼亚州帕萨迪纳高中（Pasadena High School）的美国高中生马特奥·帕兹（Matteo Paz），在天文学领域取得了意想不到的突破。他利用人工智能，分析了美国国家航空航天局（NASA）NEOWISE望远镜的存档数据，发现了超过150万个此前未知的变光源。
这段旅程始于2022年夏天，当时帕兹加入了“行星发现学院”（Planet Finder Academy）项目。在加州理工学院（Caltech）科学家戴维·柯克帕特里克（Davy Kirkpatrick）的指导下，他在红外处理与分析中心（IPAC）处理了NEOWISE望远镜的庞大数据集，该望远镜于2009年发射，旨在搜寻近地小行星。
在短短六周内，帕兹便开发出了一个自动化的机器学习算法。他运用傅里叶变换和小波分析技术，成功捕捉到那些常规方法难以察觉的微弱天体亮度变化。
该系统成功识别出闪烁、脉动和衰减的光源，这些都是类星体、双星系统和超新星等宇宙现象的典型特征。包含150万个天体的目录已于2025年底发布，并已被维拉·C·鲁宾天文台（Vera C. Rubin Observatory）投入使用。
加州理工学院的研究人员，包括舒巴内赫·赫马蒂（Shubhanek Hemmati）、丹尼尔·马斯特斯（Daniel Masters）、阿希什·马哈巴尔（Ashish Mahabal）和马修·格雷厄姆（Matthew Graham），都对这项工作提供了支持。2026年初，美国国家航空航天局（NASA）的领导层公开表彰了这位少年的贡献。
帕兹在帕萨迪纳联合学区数学学院（Pasadena Unified School District’s Math Academy）培养了这些技能。他的算法能够分析任何时间序列数据，未来有望应用于金融、神经科学等多个领域。
试想一下，如果科学领域的下一个重大飞跃不是来自大型实验室，而是来自一名手持笔记本电脑、利用开放数据的学生，那会是怎样一番景象？
帕兹的这一发现，凸显了人工智能在现代天文学中日益增长的作用。2026年2月，维拉·C·鲁宾天文台已在一夜之间发出了80万条警报，未来预计每日将达到700万条。若无机器学习技术的辅助，根本无法处理如此庞大的数据流。
这项研究成果已在《天文学杂志》（The Astronomical Journal）上发表。该目录目前正用于帮助研究恒星演化、遥远星系以及宇宙中的高能过程。
