Учень за допомогою штучного інтелекту відкрив 1,5 мільйона невідомих космічних об'єктів.

У сучасному науковому світі відкриття часто є наслідком зусиль великих колективів та використання складних технологій. Проте історія Маттео Паза, учня старшої школи з США, демонструє, що поєднання допитливості, таланту, якісного наставництва та потужних інструментів, таких як штучний інтелект, може призвести до вражаючих досягнень навіть у молодому віці. Під час роботи над дослідницьким проєктом у престижному Каліфорнійському технологічному інституті (Калтех) Паз не лише створив новий алгоритм машинного навчання, але й за його допомогою виявив неймовірну кількість — 1.5 мільйона — раніше невідомих космічних об'єктів. Це відкриття суттєво розширило наукові горизонти космічної місії NASA, а також стало основою для його статті, опублікованої як єдиного автора в авторитетному журналі The Astronomical Journal.

Початок астрономічного шляху Маттео відбувся ще в молодших класах, коли його мати брала його на відкриті лекції з астрономії в Калтеху. Цей ранній інтерес поступово перетворився в глибоке захоплення наукою. Влітку 2022 року він отримав шанс розширити свої знання, взявши участь у програмі Caltech Planet Finder Academy під керівництвом професора астрономії Ендрю Говарда. Ця ініціатива надає обдарованим учням можливість зануритися в світ астрономії та суміжних комп'ютерних наук. Важливу роль у його досягненнях зіграв наставник Деві Кіркпатрік, досвідчений астроном і старший науковий співробітник IPAC (Центру обробки та аналізу інфрачервоних даних) при Калтеху.

"Я мав надзвичайну удачу зустріти Деві, -- ділиться Паз. -- Пам'ятаю, у нашій першій розмові я згадав про бажання написати наукову статтю на основі отриманих результатів, що була набагато амбітнішою метою для шеститижневої програми. Він не намагався мене зупинити, а сказав: "Чому б і ні? Давайте це обговоримо". Він дав мені можливість навчатися без жодних обмежень. Думаю, саме завдяки цьому я так значно зріс як науковець". Сам Кіркпатрік, який виріс у фермерському містечку в Теннессі, здійснив свою мрію стати астрономом завдяки підтримці своєї вчительки хімії та фізики в дев'ятому класі. "Я прагнув передати такий же досвід наставництва комусь іншому, і сподіваюся, багатьом, -- зазначає Кіркпатрік. -- Якщо я помічаю їхній потенціал, я хочу, щоб вони його реалізували. Я зроблю все можливе, щоб їм допомогти".

Водночас Кіркпатрік прагнув отримати більше наукової інформації з даних місії NEOWISE (Near-Earth Object Wide-field Infrared Survey Explorer) -- інфрачервоного космічного телескопа NASA, який вже завершив свою роботу. Понад 10 років NEOWISE сканував усе небо в пошуках астероїдів та інших об'єктів поблизу Землі. Однак, спостерігаючи за астероїдами, телескоп також фіксував інфрачервоне випромінювання (тепло) від безлічі інших, більш віддалених космічних об'єктів, яскравість яких змінювалася з часом: вони могли інтенсивно спалахувати, пульсувати або тьмяніти під час затемнення. Астрономи називають такі об'єкти змінними. До них належать такі важкодоступні для вивчення явища, як квазари (надмасивні чорні діри в центрах далеких галактик), зорі, що вибухають (наднові), та подвійні зорі, що періодично затьмарюють одна одну.

Величезний масив даних про ці змінні об'єкти, зібраний NEOWISE, залишався значною мірою неопрацьованим. Якби команда NEOWISE змогла ідентифікувати ці об'єкти та зробити їх доступними для астрономічної спільноти, отриманий каталог міг би дати безцінне уявлення про те, як різноманітні космічні об'єкти змінюються протягом років. Проблема полягала в масштабі даних. "На той момент таблиця з усіма окремими детектуваннями, зробленими за понад десять років, наближалася до 200 мільярдів рядків", -- пояснює Кіркпатрік. Його початкова ідея для літнього проєкту Паза була скромною: взяти невелику ділянку неба і спробувати знайти кілька змінних зір вручну, щоб потім показати потенціал всього набору даних.

Проте Маттео Паз не планував витрачати час на ручне оброблення даних. Його освіта відкрила йому нові перспективи у вирішенні цієї задачі. Він зацікавився штучним інтелектом під час факультативного курсу, що поєднував програмування, теоретичну інформатику та формальну математику. Паз розумів, що ШІ найефективніше навчається на великих, структурованих масивах даних, подібних до тих, що отримав від Кіркпатріка. Більше того, він мав глибокі знання математики, необхідні для висококласного програмування: він вже проходив курси математики на рівні старших курсів університету в рамках спеціалізованої програми Math Academy у Пасадені, де учні закінчують курс AP Calculus BC (вищий рівень математичного аналізу) ще в восьмому класі.

Отже, Паз розпочав роботу над створенням методу машинного навчання, призначеного для аналізу повного набору даних NEOWISE з метою виявлення можливих змінних об'єктів. За шість тижнів літньої програми він почав розробляти модель штучного інтелекту, яка незабаром продемонструвала обнадійливі результати. Водночас він отримував консультації від Кіркпатріка, вивчаючи ключові аспекти астрономії та астрофізики. "Кожна зустріч з Деві складається з 10% роботи і 90% бесід, — зазначає Паз. — Було надзвичайно цікаво мати можливість так глибоко обговорювати наукові питання". Кіркпатрик також познайомив Паза з іншими астрономами з Калтеху, які охоче ділилися своїм досвідом у застосуванні машинного навчання для дослідження змінних об’єктів на різних часових масштабах. Вони дійшли висновку, що специфічний графік спостережень NEOWISE ускладнює систематичне виявлення та класифікацію багатьох об'єктів, які або швидко спалахують, або змінюються поступово протягом тривалого часу.

Літо добігло кінця, але робота продовжувалася. У 2024 році Паз і Кіркпатрік знову об'єднали зусилля, і цього разу Паз взяв на себе роль наставника для молодших учнів. Він вдосконалив свою модель штучного інтелекту для обробки великого обсягу необроблених даних, отриманих з спостережень NEOWISE, і ретельно проаналізував результати. Алгоритми, навчена виявляти навіть найменші зміни в інфрачервоних вимірах телескопа, змогли виявити та класифікувати 1,5 мільйона потенційно нових змінних об'єктів. У 2025 році Паз та Кіркпатрік планують випустити повний каталог об'єктів, яскравість яких суттєво змінювалася в даних NEOWISE, надаючи астрономам цінний інструмент для подальших досліджень.

Розроблений Пазом алгоритм, що базується на методах Фур'є- та вейвлет-аналізу, має потенціал застосування далеко за межами астрономії. "Модель, яку я реалізував, може бути використана для інших досліджень часових рядів в астрономії, і потенційно для будь-чого іншого, що має часовий формат", -- пояснює Паз. "Я бачу певну релевантність для аналізу графіків [фондового ринку], де інформація так само надходить у вигляді часових рядів, а періодичні компоненти можуть бути критично важливими. Також можна вивчати атмосферні ефекти, такі як забруднення, де періодичні сезони та добові цикли відіграють величезну роль".

В даний момент, поки ще навчається в старшій школі, Маттео Паз вже отримав офіційний статус співробітника Калтеху. Він працює під наглядом Кіркпатріка в IPAC — центрі, що займається управлінням, обробкою, архівуванням та аналізом даних не лише з місії NEOWISE, але й з кількох інших космічних проектів, підтримуваних NASA та Національним науковим фондом США (NSF). Це його перша оплачувана посада, що підкреслює величезний потенціал синергії між людським інтелектом, штучним інтелектом і якісним наставництвом у розширенні кордонів наукового пізнання.