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一个高中生，给宇宙来了个“大扫除”，直接揪出150万个以前没人知道的“太空新邻居”！
主角Matteo Paz（马特奥·帕兹），帕萨迪纳高中的学生。他凭着一套全新的AI算法，不仅挖出了这150万个太空“新星”，还顺带拓展了NASA一项任务的潜力，更以独立作者身份，在顶刊《天文学杂志》上发了篇硬核论文。
就这操作，Paz直接在“再生元科学天才奖”中拔得头筹，斩获25万美元大奖！
一、天才的火花与“点灯人”导师
这帕兹小哥，还在上小学的时候，他老妈就带他去加州理工听公共的“观星讲座”，那会儿，宇宙的种子就在他心里发了芽。
到了2022年夏天，他直接杀到加州理工校园，参加了由天文系教授安德鲁·霍华德（Andrew Howard）领衔的“加州理工行星发现者学院”，猛补天文和相关的计算机科学。
2023年，他又报名了加州理工为期六周的“夏季研究连线”项目。该项目是另一个由教学、学习与推广中心（Center for Teaching, Learning, and Outreach）运营的神仙项目，专门把本地高中生跟校园实验室的导师们“配对”。
这时候，帕兹的“贵人”出现了：天文学家、IPAC高级科学家戴维·柯克帕特里克（Davy Kirkpatrick，下文统称柯老师）。这位柯老师，在过去的五个夏天里，除了带本科生、公民科学家和访问研究生学者，还坚持指导高中生。
帕兹提起导师，那是赞不绝口：“能遇到柯老师，我真是太幸运了。我记得第一次跟他聊，我就说我想整个大活儿，搞一篇论文出来。他非但没劝退我，反而说：‘行啊，那咱聊聊这个。’ 他给了我一个毫无束缚的学习体验。”
而柯老师自己，也是在良师的指引下才走上天文学之路的。他成长于田纳西州的一个农业社区，是他的九年级化学和物理老师点燃了他的天文学梦想。当时，柯老师的老师告诉他和他的母亲，他有潜力，并指导他该如何选课为大学做准备。
柯老师说：“我想把这种指导传承下去，希望能帮到更多的人。如果我看到他们的潜力，我会确保他们能充分发挥出来，我会尽我所能去帮助他们。” 这 mentorship 的传承，简直了！
二、NEOWISE的“数据金矿”与导师最初的“小目标”
图注：NEOWISE，近地小行星红外广域巡天探测器
柯老师心里一直惦记着一个叫NEOWISE（近地天体广域红外巡天探测器）的红外望远镜。这台望远镜虽然现在已经“退休”了，但它在过去十多年里，可是兢兢业业地扫描了整个天空，搜寻小行星和其他近地天体。
在它忙着追踪小行星的时候，其实也探测到了其他更遥远宇宙天体的热量变化——那些剧烈闪耀、规律脉动或者被遮挡时亮度变暗的天体。天文学家管这些叫“变源”（variable objects），比如类星体、爆发的恒星、互相掩食的双星等等，都是些“神出鬼没”的家伙。
但问题来了，这些关于变源的数据，之前一直没被好好利用。如果NEOWISE团队能把这些变源识别出来，整理成一个目录共享给天文界，那将为了解这些宇宙实体如何随时间演变提供宝贵的线索。
柯老师回忆道：“那时候，我们那个记录了十多年来每一次探测的表格，数据量已经快接近2000亿行了！” 我的天，2000亿行！手动翻？那不得翻到地老天荒？
“所以我当时给暑期项目的想法是，先挑一小块天空区域，看看能不能手动找到一些变星。然后我们可以把这些发现展示给天文界，说：‘瞧，这是我们手动发现的新东西；你们想象一下这个数据集里还藏着多大的潜力！’”
三、高中生的“AI外挂”：从“大海捞针”到“宇宙级扫描”
图注：Matteo Paz 在 2023 年的一次研讨会上介绍了他项目的研究初期工作。照片：Kitty Cahalan
于是，这个事儿就交给了帕兹。
帕兹在学校选修的一门整合了编程、理论计算机科学和形式数学的课程，早就深谙AI之道。
帕兹心里门儿清：AI训练，最喜欢的就是像柯老师给他的这种量大管饱、还井井有条的数据集。而且，他编程所需的大学高阶数学知识，在帕萨迪纳联合学区的数学学院（Math Academy）里啃完了。
帕兹开始开发一种机器学习技术，目标是分析整个NEOWISE数据集，并标记出潜在的变源。就在那短短的六周里，他的AI模型初稿就搞出来了，而且效果初显。期间，他不断跟柯老师请教，学习相关的天文和天体物理知识。
“每次和柯老师开会，都是10%的工作，剩下90%的时间我俩就是瞎聊，”帕兹笑着说。“能有个人这样一起聊科学，感觉超酷的。”
柯老师还把他引荐给了加州理工的天文学家舒巴内·赫马蒂（Shoubaneh 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）。这些大牛们在天文机器学习技术以及短时标、长时标变源研究方面，都给了帕兹不少专业指导。
现在，帕兹已经把他的AI模型打磨得炉火纯青，处理了NEOWISE观测到的所有原始数据，并对结果进行了分析。这个被训练来探测望远镜红外测量中微小差异的算法，在数据中标记并分类了150万个潜在的新天体！师徒二人计划在2025年，把NEOWISE数据中亮度变化显著的天体的完整目录发表出来。
四、“不务正业”的AI与导师的“人生高光”
你以为这AI只能看星星？那格局就小了。
帕兹说：“我实现的这个模型，不仅能用于天文学的其他时域研究，理论上还能用于任何以时间序列格式出现的数据。我能预见到它在（股市）图表分析方面的应用潜力，因为那些信息也是时间序列，周期性成分可能至关重要。你甚至可以用它来研究大气效应，比如污染，其中季节性和昼夜循环就扮演着重要角色。”
帕兹在科学奖上的成功，也让柯老师对“为人师表”有了新的感悟：“当他们宣布马特奥是科学竞赛的冠军时，那是我人生中经历过的最激动人心的时刻。我自己以前也获过奖，那当然很刺激，但是当你帮助别人发挥了他们的潜力，并因此得到认可时，那种感觉太美妙了。”
2025 年再生元科学人才搜索一等奖得主马特奥·帕兹手持他的奖杯。照片：科学协会
柯老师补充道：“我们能多大程度上发掘本地社区里那些真正聪明的年轻人，指导他们，确保他们的潜力不被埋没和流失，我们整个社会就会变得更好。”
现在，帕兹一边完成他的高中学业，一边已经是加州理工的正式员工了。他在IPAC为柯克帕特里克工作，参与管理、处理、存档和分析来自NEOWISE以及NASA和NSF支持的其他几个空间任务的数据。这可是帕兹小哥人生第一份带薪工作！
