Con 18 años, un estudiante descubrió un millón de objetos en el espacio usando inteligencia artificial

La edad no es un límite para realizar descubrimientos sorprendentes. Este es el caso de Matteo Paz, un estudiante de 18 años que, con solo un poco más de tres años de experiencia en astronomía y programación, desarrolló un algoritmo de inteligencia artificial que logró detectar más de un millón de objetos desconocidos en el espacio.

Originario de Pasadena, California en Estados Unidos, y todavía cursando el bachillerato en la secundaria local, su madre lo llevaba a conferencias sobre observación de estrellas organizadas por el Instituto de Tecnología de California (Caltech), una de las universidades más prestigiosas del mundo. Fue en estas charlas donde Paz comenzó a soñar con contribuir al mundo de la astronomía.

En 2022, cuando Matteo tenía apenas 15 años, asistió al campus de Caltech para estudiar astronomía e informática en el programa Planet Finder de la institución. Este fue un momento crucial en su carrera, ya que le permitió profundizar en el campo de la inteligencia artificial y aprender conceptos clave sobre codificación, matemáticas formales y programación, que más tarde serían fundamentales en su proyecto.

Tres años después de ingresar a la academia empezó a desarrollar un algoritmo que pudiera procesar la vasta cantidad de datos recogidos por el telescopio NEOWISE de la NASA, que durante más de diez años había escaneado el cielo en busca de asteroides y otros objetos cercanos a la Tierra. Esta tarea no era sencilla, pues el telescopio había recopilado 200.000 millones de filas de datos que no habían sido analizadas en su totalidad debido a la complejidad y volumen de la información.

Paz, bajo la mentoría del científico Davy Kirkpatrick, quien había trabajado en el proyecto NEOWISE, se propuso encontrar una manera de organizar y analizar estos datos. Su solución fue la creación de un algoritmo con IA que utilizaba técnicas avanzadas de aprendizaje automático para identificar patrones y detectar objetos en el espacio que antes no habían sido identificados.

El algoritmo que Matteo desarrolló, denominado VARnet, se basó en una combinación de técnicas innovadoras como la descomposición en wavelets y la transformada de Fourier. Estos métodos permitieron al modelo detectar señales débiles en las curvas de luz de los objetos astronómicos, procesando la información a velocidades impresionantes.

De hecho, VARnet logró procesar cada fuente de datos en menos de 53 microsegundos, gracias al uso de poderosas unidades de procesamiento gráfico (GPU), lo que le otorgó una ventaja significativa frente a otros métodos más tradicionales de análisis de datos astronómicos.

En su investigación, Paz no solo se centró en detectar objetos ya conocidos, sino que su algoritmo también fue capaz de identificar más de 1.5 millones de objetos nuevos en el espacio. Para poner en contexto la magnitud de su descubrimiento, es importante destacar que la cantidad de datos analizados por su algoritmo corresponde a miles de veces más de lo que otros métodos anteriores habían logrado procesar en un tiempo considerablemente más largo.

El trabajo de Paz no pasó desapercibido. En 2024, el joven científico recibió el primer lugar en el prestigioso premio otorgado por la Sociedad para la Ciencia, que reconoce a los jóvenes investigadores con ideas innovadoras en el campo de la ciencia y la tecnología. El premio, que está dotado con 250.000 dólares, ha sido un reconocimiento no solo al talento de Paz, sino también a su capacidad para aplicar la inteligencia artificial en un campo tan complejo y fascinante como la astronomía.

Además de este galardón, Matteo Paz publicó los resultados de su investigación en la revista académica The Astronomical Journal a finales de 2024, un logro que consolidó aún más su nombre en el ámbito científico. A pesar de su corta edad, Paz ya ha sido contratado por Caltech, donde trabaja junto al profesor Kirkpatrick y otros astrónomos destacados para seguir desarrollando investigaciones relacionadas con la observación y el análisis de datos astronómicos.

El joven estudiante no solo ha sido reconocido por su capacidad para trabajar con algoritmos complejos, sino que también ha mostrado un profundo interés por la ciencia aplicada. Su trabajo podría tener implicaciones mucho más allá de la astronomía, ya que la metodología que desarrolló podría ser útil en otros campos, como el análisis de datos bursátiles o el estudio de fenómenos atmosféricos.

En sus propias palabras, Paz señaló que su modelo de inteligencia artificial “podría ser útil en estudios que impliquen información presentada en formatos temporales”, como los gráficos de las bolsas de valores, donde los componentes periódicos pueden ser críticos para las predicciones. Además, sugirió que su modelo podría tener aplicaciones en la monitorización de efectos atmosféricos como la contaminación, donde los ciclos periódicos juegan un papel clave.