マッテオ・パスはカリフォルニア州パサデナで育った。この街のスカイラインは、知的にはCaltechとNASAのJet Propulsion Laboratoryに支配されている。近接は運命となった。2022年、まだ高校の下級生だったパスは、学生に本物の天文学を体験させるためのアウトリーチプログラムであるCaltechのPlanet Finder Academyに入学した。
ひと舐めでは足りなかった。パスはCaltechの6週間夏季プログラムに申し込み、学生とキャンパス内のメンターを組ませる同プログラムで、Caltechの天文データセンターIPACの天文学者デイビー・カークパトリックと共同研究を開始した。彼の人生を変えることになった課題は、NEOWISE——約10年間にわたり赤外線で全天を走査し、主に地球近傍小惑星を探索していた、用途変更されたWide-field Infrared Survey Explorer探査機——に関するものだった。
NEOWISEのアーカイブは宝であると同時に問題でもあった。このミッションは約2000億件の個別データエントリを生成し、20年近くの空の観測をカバーしていた。その干し草の山に埋もれていたのは変光天体——脈動する恒星、互いを食する連星系、フレアを起こす遠方のブラックホール駆動銀河——で、その明るさは時間とともに変化する。それらを手作業で、一つひとつの光度曲線を見ながら特定することは、このスケールでは単純に不可能だった。
パスの答えは、手作業での探索をやめることだった。彼は機械学習アルゴリズム——生データ中の変光の微妙な赤外線シグネチャを認識するよう訓練されたAIモデル——を開発し、NEOWISE全アーカイブを処理して、装置ノイズの偽装ではなく本当に明るさが変化した天体を選び出せるようにした。
結果は驚異的だった。彼のアルゴリズムは約150万個の未知の天体候補——変光星、ブラックホール、その他NASAのデータ内に何年も眠っていた天体物理学的天体——を抽出した。天文学においては、たった一つの新発見がキャリアを正当化しうる世界である。ティーンエイジャーが生み出した150万個の候補カタログは、真の出来事だった。
この研究はブラックボックス的な見世物ではなかった。パスとメンターのカークパトリックは、世界中の天文学者がその発見を追跡できるよう、NEOWISEデータから得られた変光天体の完全なカタログを公開する計画を立て、プロのコミュニティ向けに結果を準備した。このプロジェクトは、一つの望遠鏡を超えた意味を持つ原理を実証した。膨大な科学的価値がアーカイブデータの中に眠っており、より優れたツールがそれを解放するのを待っているのだ。
2025年3月、パスはRegeneron Science Talent Searchに出場した。この競技会(以前はWestinghouseやIntelが後援)は、1942年以来アメリカで最も優れた若い科学者を発掘してきた——卒業生には多数のノーベル賞受賞者がいる。希少筋疾患の治療から長年未解決の数学問題の解決まで、プロジェクトの範囲は多岐にわたる40名のファイナリストの中で、パスは第1位と最高賞金25万ドルを獲得した。
Smithsonianから、Caltech自身の出版物まで、彼の受賞に関する報道は同じ点を強調した。これは学生が研究を模倣したのではなく、学生がプロのスケールで研究を実行したのだ、と。アリゾナ大学のSteward Observatoryは、彼のメンターであるカークパトリックが同大学のPhD卒業生であることを誇らしげに記した——偉大な神童は通常、才能と寛大なメンターシップが出会った産物であることを思い起こさせる。
パスは自身の数学的自信の起源について率直に語り、高校の微積分教師が彼の科目への愛を加速させてくれたこと、そしてCaltechのプログラムがおもちゃではなく本物の問題を彼に与えてくれたことを称賛している。彼の軌跡——アウトリーチプログラムの学生から100万天体カタログの著者へ——はわずか3年だった。
彼が解決した技術的課題は詳述に値する。NEOWISEは小惑星探索用に設計されたのであり、変光星をカタログ化するためではなかった。空の任意のパッチに対する観測は散発的でノイズが多く、パスが試みたような時間領域天文学を意図したものではなかった。そのデータから真の変光を抽出するということは、恒星の真の明滅を装置アーティファクト、宇宙線ヒット、検出器が嘘をつく千の方法から区別するようモデルに教えることを意味した。プロの観測プロジェクトはこうした作業にチームと年月を費やす。パスはそれを高校の研究プロジェクトに圧縮し、追跡天文学者を10年間占有するのに十分な大きさの候補リストを生み出した。
賞金は、それが相当なものであるにもかかわらず、彼の受賞の中で最も価値の低い部分かもしれない。Regeneron Science Talent Searchはアメリカ科学界の最も信頼できる早期警報システムとして機能している。その上位受賞者は歴史的に国内のエリート研究機関や研究所に流入し、パス——高校卒業前からすでにCaltechのIPACに組み込まれている——は、既にプロのスケールの成果を背負ってそのパイプラインに入る。プロジェクトについて引用された天文学者たちは明確に述べた。このカタログは学生の演習ではなく、実際に現場が使用するデータである、と。
パスの物語が天文学を超えて共鳴する理由は、その手法にある。彼は望遠鏡を作ったのではなく、望遠鏡が既に見たものを読み取る道具を作った。科学が人間が検査できるより速くデータを生成する時代において、パサデナ出身の17歳は、次の偉大な発見は最良のアルゴリズムを書く者のものになるかもしれないこと、そしてそれを行うのに最低年齢などないことを実証した。
| 人物 | 国 | 節目 | 年齢 / 記録 |
|---|---|---|---|
| Matteo Paz | 🇺🇸 アメリカ | 150万天体候補のAIカタログ作成、Regeneron STS 2025優勝者 | 18歳 |
| Jack Andraka | 🇺🇸 アメリカ | 早期膵臓がんセンサー開発、Intel ISEF大賞受賞 | 15歳 |
| Taylor Wilson | 🇺🇸 アメリカ | 自宅で稼働する核融合炉を製作 | 14歳 |
| Sirish Subash | 🇺🇸 アメリカ | AI農薬検出器開発、3M Young Scientist受賞 | 14歳 |
マッテオ・パスが重要である理由は、天文学のフロンティアがもはや空だけにあるのではなく、アーカイブにあることを証明したからだ。NASAは既にデータを収集していた。欠けていたのは、2000億行を読むだけの忍耐力を持つ知性だった。ティーンエイジャーがそれを供給し、結果は天文学史上最大規模の変光天体候補寄与の一つとなった。ノーベル賞受賞者を輩出してきたRegeneron Science Talent Searchでの優勝は、彼をアメリカ科学界で最も選ばれたパイプラインに位置づける。
彼はまた、新時代の神童のスキルセット——領域科学と機械学習の組み合わせ——の最も明瞭な実証でもある。データ豊富なあらゆる分野における次世代の発見は、この方法で行われるだろう。そしてパスは、まだ高校生のうちにそこに到達した。
