Một học sinh trung học 18 tuổi đã tận dụng trí tuệ nhân tạo để phát hiện 1,5 triệu đối tượng vũ trụ chưa từng được biết đến trước đây. Matteo Paz, đến từ Pasadena, California, đã tạo ra một thuật toán học máy tinh vi để sàng lọc qua các kho dữ liệu khổng lồ từ kính viễn vọng NEOWISE của NASA (Khảo sát Hồng ngoại Lĩnh vực Rộng Đối tượng Gần Trái Đất). Được ra mắt vào năm 2009, NEOWISE đã dành hơn một thập kỷ để khảo sát bầu trời trong các bước sóng hồng ngoại, ban đầu tìm kiếm các tiểu hành tinh và sao chổi gần Trái Đất trong khi ghi lại hàng tỷ phát hiện—khoảng 200 tỷ tổng cộng—các nguồn thiên thể. Ẩn chứa trong tập dữ liệu khổng lồ này là những thay đổi tinh tế trong độ sáng hồng ngoại gợi ý về các hiện tượng động: sao biến đổi, vụ nổ siêu tân tinh, các lỗ đen siêu khối lượng đang nuôi dưỡng, và các hệ sao nhị phân gần, trong số những thứ khác. Thay vì dựa vào việc kiểm tra thủ công, Paz đã đào tạo một mô hình AI (bao gồm các kỹ thuật như phân tích dạng sóng và thuật toán VARnet của anh) để tự động phát hiện và phân loại các tín hiệu biến đổi mờ nhạt này trên toàn bộ bộ sưu tập. Kết quả: một danh mục đột phá mang tên VarWISE, đã xác định khoảng 1,9 triệu đối tượng hồng ngoại biến đổi tổng thể, với 1,5 triệu đại diện cho những phát hiện hoàn toàn mới chưa từng được các nhà thiên văn học lập danh mục. Danh mục VarWISE này đã giúp các nhà nghiên cứu khám phá hành vi sao bất thường và các sự kiện tạm thời khác trên khắp vũ trụ. Thành tựu của Paz—được thực hiện trong quá trình nghiên cứu tại Caltech dưới sự hướng dẫn và culminated trong một bài báo được đánh giá đồng nghiệp—đã mang về cho anh giải nhất và giải thưởng 250.000 đô la trong cuộc thi Tìm kiếm Tài năng Khoa học Regeneron 2025. Nó thể hiện mạnh mẽ sự chuyển mình trong thiên văn học hiện đại: khi các kính viễn vọng tạo ra dữ liệu vượt xa khả năng xử lý của con người, việc kết hợp các công cụ tiên tiến với các thuật toán thông minh đang mở ra những kho báu ẩn giấu ngay trong các kho lưu trữ hiện có. Những phát hiện lớn tiếp theo không phải lúc nào cũng ở xa trong vũ trụ—chúng thường bị chôn vùi trong dữ liệu mà chúng ta đã thu thập.