Ein 18-jähriger Schüler nutzte künstliche Intelligenz, um 1,5 Millionen zuvor unbekannte kosmische Objekte zu entdecken. Matteo Paz aus Pasadena, Kalifornien, entwickelte einen ausgeklügelten Algorithmus für maschinelles Lernen, der riesige Datenarchive des NEOWISE-Teleskops der NASA (Near-Earth Object Wide-field Infrared Survey Explorer) durchforstete. NEOWISE, das 2009 gestartet wurde, hat über ein Jahrzehnt lang den Himmel in Infrarotwellenlängen untersucht, ursprünglich auf der Suche nach erdnahen Asteroiden und Kometen, während es Milliarden von Detektionen erfasste – insgesamt etwa 200 Milliarden – von himmlischen Quellen. Versteckt in diesem riesigen Datensatz waren subtile Veränderungen in der Infrarothelligkeit, die auf dynamische Phänomene hinweisen: veränderliche Sterne, Supernova-Explosionen, fressende supermassive schwarze Löcher und enge Doppelsternsysteme, unter anderem. Anstatt sich auf manuelle Inspektion zu verlassen, trainierte Paz ein KI-Modell (einschließlich Techniken wie Wellenformanalyse und seinem VARnet-Algorithmus), um diese schwachen Variabilitätssignale automatisch über die gesamte Sammlung hinweg zu erkennen und zu klassifizieren. Das Ergebnis: ein bahnbrechender Katalog namens VarWISE, der insgesamt etwa 1,9 Millionen infrarot-variable Objekte identifizierte, wobei 1,5 Millionen völlig neue Entdeckungen darstellten, die zuvor von Astronomen nicht katalogisiert worden waren. Dieser VarWISE-Katalog hilft bereits Forschern, ungewöhnliches stellar Verhalten und andere transiente Ereignisse im Universum zu erkunden. Paz' Leistung – durchgeführt während der Forschung am Caltech unter Anleitung und gipfelnd in einem peer-reviewed Paper – brachte ihm den ersten Platz und einen Preis von 250.000 Dollar beim Regeneron Science Talent Search 2025 ein. Es veranschaulicht eindrucksvoll die Transformation in der modernen Astronomie: Während Teleskope Daten erzeugen, die weit über die menschliche Verarbeitungskapazität hinausgehen, wird durch die Kombination von hochmodernen Instrumenten mit intelligenten Algorithmen verborgenes Wissen in bereits vorhandenen Archiven freigesetzt. Die nächsten großen Entdeckungen sind nicht immer im fernen Kosmos – sie sind oft in den Daten verborgen, die wir bereits gesammelt haben.