Пока большинство старшеклассников проводили лето в активном отдыхе, подросток Маттео Паз из Пасадены решил бросить вызов безграничным массивам данных NASA. Результат его работы поразил даже профессиональное сообщество: парень разработал систему искусственного интеллекта, которая обнаружила 1,5 млн ранее неизвестных космических объектов.
Его путь начался в 2022 году в академии при Калифорнийском технологическом институте (Caltech). Под руководством наставника Дэйви Киркпатрика Маттео получил доступ к архивам инфракрасного телескопа NEOWISE. Этот аппарат годами сканировал небо, накопив более 200 миллиардов записей о тепловых сигнатурах в дальнем космосе.
От ручного труда к глобальному алгоритму
Первоначальная задача была скромной: проанализировать небольшой участок неба вручную, чтобы найти несколько переменных звезд. Однако Маттео, обладая глубокими знаниями в области математики и программирования, решил автоматизировать процесс. Вместо того чтобы полагаться на готовые решения типа ChatGPT, он создал собственный уникальный алгоритм — VARnet.
«Мы имели дело с таблицей на 200 млрд строк, накопленных за десятилетия. Маттео хотел проанализировать все небо сразу, и я поддержал эту амбициозную идею», — вспоминает Киркпатрик.
VARnet — это высокоэффективная модель для анализа «временных рядов». Она разбивает гигантские массивы данных на фрагменты и ищет в них характерные инфракрасные «отпечатки». Благодаря этому система смогла идентифицировать пульсации света, принадлежащие двойным звездам, далеким квазарам и даже черным дырам, которые ранее оставались незамеченными.
Практическое будущее
Работа Маттео оказалась настолько серьезной, что ее результаты опубликовали в авторитетном научном издании The Astronomical Journal. Сегодня Caltech использует VARnet для изучения сложных звездных систем, а сам изобретатель получил главный приз престижного конкурса Regeneron Science Talent Search — стипендию в размере 250 тыс. долларов.
Спектр применения VARnet выходит далеко за пределы астрономии. По словам автора, алгоритм можно адаптировать для любых данных, изменяющихся во времени:
- экология: мониторинг распространения лесных пожаров и уровня загрязнения;
- финансы: анализ колебаний фондового рынка;
- медицина: отслеживание динамики состояния пациентов.
Для Маттео экологический аспект является личным — в свое время его семья была эвакуирована из-за лесного пожара, поэтому он стремится использовать свой интеллект для создания систем раннего предупреждения катастроф. История этого юноши доказывает: современная наука стала демократичной, и для большого открытия теперь достаточно ноутбука, открытых данных и смелости мыслить глобально.
Ранее мы сообщали о том, как эксперименты украинских школьников попадут в космос.
По материалам Futura
