Lo que comenzó como una fascinación infantil por las estrellas terminó convirtiéndose en uno de los hallazgos más impactantes de la astronomía reciente. Matteo Paz, un estudiante de secundaria con formación autodidacta en programación e inteligencia artificial, ha logrado identificar 1,5 millones de nuevos objetos espaciales tras analizar antiguos archivos de la NASA que llevaban años sin poder procesarse por su magnitud.
Su trabajo no solo deslumbra por los resultados, sino por el método: combinar ciencia de datos, inteligencia artificial y una desbordante pasión juvenil. Guiado por el astrónomo Davy Kirkpatrick del Centro de Análisis y Procesamiento de Datos Infrarrojos (IPAC), Paz tuvo acceso a los registros del telescopio infrarrojo NEOWISE, un instrumento que lleva más de una década rastreando el cielo. Este telescopio ha acumulado una cantidad descomunal de información térmica sobre estrellas, cuásares y objetos variables, que hasta ahora habían sido un reto inabordable para el análisis humano.
Desarrolló un algoritmo en apenas seis semanas
Frente a ese muro de datos, el joven decidió crear su propia herramienta para escalarlo. En apenas seis semanas, Paz desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático capaz de detectar sutiles cambios en el brillo de los cuerpos celestes a lo largo del tiempo. Estos cambios, conocidos como “variabilidad”, pueden señalar la presencia de fenómenos astrofísicos como explosiones estelares, tránsitos planetarios o sistemas binarios ocultos. Lo extraordinario del algoritmo no fue solo su capacidad para procesar datos masivos, sino también su precisión al distinguir patrones relevantes entre miles de millones de registros.
El resultado fue asombroso: 1,5 millones de objetos variables potencialmente nuevos que ningún científico había catalogado antes. El hallazgo representa una de las mayores actualizaciones de nuestro mapa del universo en una sola entrega. Según Kirkpatrick, este proyecto demuestra el potencial transformador de la inteligencia artificial cuando se combina con nuevas generaciones de científicos formados desde muy jóvenes en el cruce entre computación y astrofísica.
Lo que empezó como una inquietud escolar podría convertirse en la base para nuevas líneas de investigación astronómica.
