Dans un tour de force scientifique, Matteo Paz, un lycéen de Pasadena, en Californie, a surpris le monde de l’astronomie en découvrant et en cartographiant plus de 1,5 million d’objets spatiaux variables jusque-là inconnus. Grâce à un pipeline d’apprentissage automatique qu’il a conçu lui‑même, Paz a exploité des archives publiques de la NASA, transformant un projet d’été en une avancée publiée dans The Astronomical Journal. Cette réussite montre ce que la science participative associée aux outils d’intelligence artificielle peut permettre, et met en lumière le potentiel des jeunes motivés.
Un coup d’éclat depuis les bancs du lycée
Matteo Paz n’est pas un lycéen comme les autres. À seulement 18 ans, élève à Pasadena High School et membre du programme Planet Finder Academy, il a mis à profit ses connaissances en mathématiques théoriques et en codage pour explorer des zones encore peu étudiées de l’univers. Sa participation à la Math Academy du Pasadena Unified School District l’a aussi préparé pour cette tâche. Sous la direction de Davy Kirkpatrick, scientifique au Caltech Infrared Processing and Analysis Center (IPAC), Matteo a construit son pipeline d’apprentissage automatique en seulement six semaines, relaye Futura Sciences.
Le télescope NEOWISE de la NASA, principalement conçu pour repérer les astéroïdes proches de la Terre, a fourni les données nécessaires, tout comme les observations solaires de la sonde Parker Solar Probe. Avec environ 200 milliards de mesures couvrant la période de 2009 à 2024, Matteo a analysé des séries temporelles en infrarouge, employant des outils avancés comme les transformées de Fourier et l’analyse par ondelettes. Ces méthodes lui ont permis d’identifier des millions de sources lumineuses variables, donnant un nouvel élan à l’étude de l’évolution stellaire et des galaxies lointaines.
Des mentors et des institutions qui ont compté
Le soutien institutionnel a été déterminant. Matteo a travaillé avec des chercheurs reconnus tels que Shoubaneh Hemmati, Daniel Masters, Ashish Mahabal et Matthew Graham au Caltech, qui l’ont guidé dans les subtilités de l’analyse de données astronomiques. Le scientifique Davy Kirkpatrick a salué son approche en déclarant : « Le modèle a commencé à montrer des promesses presque immédiatement. À mesure que Paz l’a affiné, les résultats ne sont devenus que plus excitants ».
Le Vera C. Rubin Observatory, ainsi que d’autres grandes installations de recherche, ont déjà intégré cette nouvelle cartographie à leurs programmes d’observation, soulignant l’intérêt de la découverte de Matteo pour le paysage astronomique actuel.
