🇺🇸 Matteo Paz

Matteo Paz在加利福尼亚州帕萨迪纳长大——这座城市的智识天际线由California Institute of Technology和NASA喷气推进实验室主宰。地理上的邻近成为了命运。2022年,还是高中低年级学生的Paz就读于Caltech的行星探索者学院,这是一个旨在让在校学生体验真实天文学的外展项目。

浅尝辄止远远不够。Paz报名参加了Caltech为期六周的暑期项目,该项目将学生与校园导师配对,他开始在Caltech天文数据中心IPAC与天文学家Davy Kirkpatrick合作。这项将改变他一生的任务涉及NEOWISE——这架改装的广域红外巡天探测器航天器在十多年间以红外光扫描整个天空,主要搜寻近地小行星。

NEOWISE的档案既是宝藏也是难题。该任务产生了大约2000亿条单独数据条目,涵盖近二十年的天空观测。埋藏在这堆干草中的是变星天体——脉动恒星、互相掩食的双星系统、遥远的黑洞驱动的耀发星系——它们的亮度随时间变化。以人工方式逐一识别光变曲线,在这种规模下根本不可能。

Paz的答案是停止手工查找。他开发了一种机器学习算法——一个经过训练能够识别原始数据中变异性微妙红外特征的AI模型——能够处理整个NEOWISE档案,并挑选出那些亮度确实发生变化的源,而非仪器噪声的伪装。

结果令人震惊。他的算法标记出约150万个此前未知的潜在天体——候选变星、黑洞和其他天体物理源,它们在NASA自己的数据中沉睡多年而未被发现。在天文学界,一个新发现就足以证明一生职业的价值,而一位少年产出的包含150万个候选天体的星表是一个真正的事件。

这项工作不是黑箱噱头。Paz和他的导师Kirkpatrick为专业界准备了成果,计划发布从NEOWISE数据中得到的变星天体完整星表,以便全世界的天文学家跟进这些发现。该项目展示了一个超越单一望远镜的原则:巨大的科学价值沉睡在档案数据中,等待更好的工具将其释放。

2025年3月,Paz参加了Regeneron科学天才奖,这项竞赛(此前由Westinghouse和Intel赞助)自1942年以来一直在发掘美国最有天赋的年轻科学家——其校友中包括众多Nobel Peace Prize得主。在40名决赛选手中,他们的项目从治疗罕见肌肉疾病到解决长期数学问题,Paz夺得第一名和25万美元最高奖。

从Smithsonian到Caltech自己的出版物,对他获胜的报道都强调同一点:这不是学生模仿研究,而是学生在专业规模上进行研究。University of Arizona的Steward天文台颇为自豪地指出,他的导师Kirkpatrick是他们的PhD校友——提醒人们伟大的神童通常是天赋遇上慷慨指导的产物。

Paz坦率地谈及他数学自信的来源,将其归功于一位激励人心的高中微积分老师加速了他对这门学科的热爱,以及Caltech的项目给了他一个真正的问题而非玩具问题。他的轨迹——从外展项目学生到百万天体星表作者——仅用了不到三年时间。

他解决的技术挑战值得详述。NEOWISE设计用于搜寻小行星,而非编制变星星表;它对任何给定天区的观测都是零散的、充满噪声的,从未打算用于Paz尝试的那种时域天文学。从那些数据中提取真正的变异性意味着要教会模型区分恒星真实的闪烁与仪器伪影、宇宙射线撞击以及探测器可能撒谎的上千种方式。专业巡天需要团队和多年时间完成这类工作。Paz将其压缩成一个高中研究项目——并产出了一份大到足够让后续天文学家忙活十年的候选列表。

奖金虽然可观,但可能是他获胜中价值最小的部分。Regeneron科学天才奖作为美国科学界最可靠的早期预警系统发挥作用:其顶级获奖者历史上都流向国家精英研究机构和实验室,而Paz——在高中毕业前就已嵌入Caltech的IPAC——带着一项已经完成的专业规模成果进入这条管道。接受采访的天文学家明确指出:这份星表不是学生练习;它是该领域将真正使用的数据。

Paz的故事在天文学之外引起共鸣的原因在于其方法。他没有建造望远镜;他建造了一个解读望远镜已见之物的工具。在科学产生数据的速度快于人类检查速度的时代,这位来自帕萨迪纳的17岁少年证明了下一个伟大发现可能属于编写最佳算法的人——而且做到这一点没有最低年龄限制。