## 493｜用AI发现150万个新天体，18岁少年怎么做到的？

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今天给大家讲一个少年天才的事情，让大家看一下在AI的帮助下，只要有兴趣和热爱，哪怕是一个18岁的少年，都能做出很大的成就。

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这件事的主人公名叫Matteo Paz，是一位来自美国加州帕萨迪纳的高中生。他从小就对天文学充满兴趣，小学时就常去加州理工学院参加公众天文讲座，这种长期的熏陶也激发了他探索宇宙的志向。

到了2025年，他凭借将机器学习与天文学融合的科研成果，在美国的科学人才选拔赛（STS）中获得第一名，拿下了25万美元奖金。

这个STS赛事来头不小，不是什么“野鸡比赛”，不是随便做个项目就能得奖的。它创办于1942年，是美国历史最悠久、影响力最大的高中生科学与数学竞赛，也被公认为顶尖青年科研人才的摇篮。

我查了一下这项赛事的历届获奖名单，说实话，被惊到了。单是后来获得诺贝尔奖的，就有13位。比如因引力波观测成果获得2017年诺贝尔物理学奖的基普·索恩，早在高中时就曾在STS比赛中获得荣誉奖。

除此之外，这个比赛还走出了两位菲尔兹奖得主、五位图灵奖得主，以及十几位美国国家科学院院士。而且，许多在其他领域取得非凡成就的人，也都曾在这里崭露头角，比如大家熟知的AMD总裁、“苏妈”苏姿丰，也是这项比赛的校友之一。

回到今天的主角Paz，来看看他究竟是凭什么获奖的。简单来说，他利用AI技术完成了一项原创的天文数据分析，识别出了超过150万个此前从未被记录的潜在天体。对，是150万个，不是150个——这个数量级的差距，意味着这件事靠人眼是绝对做不到的。

他所使用的数据来自NASA的近地天体广域红外巡天探测器，NEOWISE。这项任务持续了十多年，总共积累了约2000亿条红外观测数据，数据量高达200TB。在这些庞大的数据中，隐藏着大量所谓“变量天体”的信号。

那什么是变量天体？简单来说，就是亮度会随时间发生变化的天体，比如某些爆炸后的恒星，或者活跃的星系等。不过在过去，由于数据量太大，加上部分亮度变化过于细微，传统分析方法很难准确识别出来。

不过，Paz自行设计并开发了一套名为“VARnet”的深度学习算法模型，用于高效处理这些观测数据。这套模型融合了多种信号处理和人工智能技术，能够自动从原始数据中提取特征、检测亮度变化，并对未知天体进行分类。

由于缺乏足够的标注数据，他采用了当前AI领域常用的一种策略：生成合成数据来训练模型。例如，他针对某些类别的天体，模拟生成了一些光变曲线供AI学习，再用实际观测中的同类曲线作为最终的验证测试数据。这样的训练方式显著提升了模型的识别能力。

最终，他将这套模型应用于NASA全部的原始观测数据，自动识别并分类出了约190万个亮度发生显著变化的天体，其中超过150万个是此前未曾记录的新发现。这些新发现横跨多个天体类别，包括超新星、年老和新生恒星、超大质量黑洞等。

当然，Paz并不是突然冒出来的。早在2022年夏天，他就参加了加州理工学院的一个暑期项目，名为“行星猎人学院”。

在为期六周的学习中，他接受了系统的天文学与计算机科学训练。这个项目由加州理工的天文学家安德鲁·霍华德教授主导，Paz在其中跟随红外天文数据专家，学习如何从沉睡的数据中寻找罕见天体的线索。

不过，一开始导师的设想只是让学生们手动挑选出一小块区域里的新天体，作为一次入门练习即可。但Paz并不满足于此。他希望把这个项目做成一篇真正有价值的科研论文。

所以，在暑期项目结束后，Paz并没有像其他学生一样将项目搁置，而是持续与导师保持联系，不断优化自己的算法。在整个2023年，他都在持续修改和完善研究方案。

经过反复实验和调整，到了2024年，他终于完成了对NEOWISE全部数据的处理与分析，整理出一份完整的天体目录。相关研究成果以论文形式发表在国际顶级天文学期刊《天文学杂志》上。值得一提的是，这篇论文由他独立署名，作为唯一作者，于 2024年11月正式发表。

对于一名高中生来说，这样的成绩已足以证明他的科研能力。也正因如此，凭借在学术和科研上的出色表现，他已被斯坦福大学提前录取，高中毕业后将直接进入大学继续深造。

更重要的是，Paz的这项研究成果，并不只是一个学生的练手项目，而是已经转化为对天文学界真正有用的科研资源。例如，加州理工的研究人员已经开始使用他编写的变量天体目录开展新的科学研究，迄今为止，已经借此发现了数十个此前未知的双星系统。

当然，我这里稍微解释一下：他的“发现”并不是指直接定位或观测到了150万个新天体，而是通过算法，从海量数据中预测出了约150万个亮度发生变化的位置。这些位置可以视为变量天体的候选目标，是否真的属于新天体，还需要进一步的观测确认。

不过，考虑到他所开发的算法准确率高达97%，说是“发现了新天体”，其实也并不算夸大其词。

看完这条新闻，我就觉得Paz身上其实体现了现在这个AI时代，学生应该掌握的AI素养和传统的科学素养。他发现了一个有待解决的科学问题，通过查阅文献和寻找导师进行知识的积累，然后提出假设，设计实验，记录变化，最终将结论整理发表，整个过程中就是AI时代的科学教育了。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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> 相关连接：
> - 论文标题：基于亚毫秒傅立叶和小波的模型，从 NEOWISE 单次曝光数据库中提取候选变量
> - 论文链接：https://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-3881/ad7fe
