Un jeune étudiant de 18 ans passionné d'astronomie a marqué l'histoire en découvrant 1,5 million d'objets célestes inconnus. Son algorithme utilisant une intelligence artificielle pourrait révolutionner l'analyse des données astronomiques.
Matteo Paz a développé une méthode innovante pour traiter les données du télescope NEOWISE de la NASA. Son travail, publié dans
The Astronomical Journal, permet d'identifier des objets variables comme des quasars ou des étoiles en explosion avec une précision inédite.
Matteo Paz avec le président de Caltech, Thomas F. Rosenbaum.
Crédit: California Institute of Technology
L'été 2022 a été décisif pour Matteo Paz, qui a rejoint le Caltech Planet Finder Academy. Sous la guidance du professeur Andrew Howard et du mentor Davy Kirkpatrick, il a pu concrétiser son projet. Kirkpatrick, inspiré par son propre mentor, a vu en Matteo Paz un potentiel exceptionnel et l'a encouragé à poursuivre ses ambitions.
NEOWISE, initialement conçu pour traquer les astéroïdes, a accumulé une mine de données sur des objets célestes variables. Paz a choisi de ne pas analyser manuellement ces informations, mais de créer un modèle d'IA capable de le faire. Son approche a permis de traiter efficacement près de 200 milliards de détections.
Avec l'aide de scientifiques de Caltech, Matteo Paz a affiné son algorithme pour qu'il reconnaisse les motifs subtils dans les données infrarouges. Cette collaboration a abouti à la détection de 1,5 million d'objets potentiels, ouvrant de nouvelles perspectives pour l'astronomie. Le catalogue complet de ces découvertes sera publié en 2025.
Le pipeline d'extraction d'anomalies.
Crédit: The Astronomical Journal (2024). DOI: 10.3847/1538-3881/ad7fe6
Matteo Paz envisage déjà d'autres applications pour son modèle, comme l'analyse des marchés boursiers ou l'étude des variations atmosphériques. Son travail à Caltech, où il est désormais employé, témoigne de son engagement et de son talent précoce pour la recherche scientifique.
Comment fonctionne l'algorithme d'IA développé par Matteo Paz ?
L'algorithme de Matteo Paz utilise des techniques de machine learning pour analyser les données temporelles du télescope NEOWISE. Il est conçu pour détecter des variations infimes dans la luminosité des objets célestes, ce qui permet d'identifier des phénomènes comme des quasars ou des étoiles variables.
Le modèle s'appuie sur des méthodes de Fourier et des ondelettes pour extraire les candidats variables parmi des milliards de points de données. Cette approche est particulièrement efficace pour traiter de vastes ensembles de données astronomiques.
Matteo Paz a entraîné son algorithme sur des données ordonnées et complètes, ce qui a maximisé sa précision. Le succès de cette méthode ouvre la voie à son application dans d'autres domaines nécessitant l'analyse de séries temporelles.
Qu'est-ce que le télescope NEOWISE et quelle est son importance ?
NEOWISE est un télescope spatial infrarouge de la NASA, initialement lancé pour détecter des astéroïdes et autres objets proches de la Terre. Au fil de sa mission, il a également capturé des données précieuses sur divers phénomènes cosmiques.
L'une de ses contributions majeures est l'observation d'objets variables, dont la luminosité change au fil du temps. Ces données, bien que secondaires par rapport à l'objectif principal de NEOWISE, sont une mine d'or pour les astronomes.
La mission a permis de scanner l'ensemble du ciel pendant plus de dix ans, générant une quantité sans précédent d'informations. L'analyse de ces données par Matteo Paz a révélé une énorme quantité d'objets jusqu'alors inconnus, enrichissant considérablement notre compréhension de l'Univers.