Escucha este artículo
Audio generado con IA de Google
0:00
/
0:00
Matteo Paz es un estudiante de 18 años que asiste a la secundaria de Pasadena, en California, Estados Unidos. Desde que era pequeño, su madre lo llevaba a las charlas sobre observación de estrellas que ofrecía el Instituto de Tecnología de California (Caltech), una de las mejores universidades a nivel mundial.
A mediados de 2022, cuando tenía 15 años, Paz asistió al campus de Caltech, también en Pasadena, para estudiar astronomía e informática relacionada en la academia Planet Finder de Caltech.
Ahora, poco más de tres años después, Paz desarrolló un algoritmo con inteligencia artificial que le permitió descubrir más de 1.5 millones de objetos previamente desconocidos en el espacio.
Por su trabajo, el joven ganó el primer lugar de un premio otorgado por la Sociedad para la Ciencia de $250.000 dólares (algo más de 1.000 millones de pesos). A finales del año pasado, publicó los hallazgos de su trabajo en la revista académica The Astronomical Journal.
El científico Davy Kirkpatrick asumió como mentor de Paz desde su entrada a la academia Planet Finder en 2022. Por años, el astrónomo había querido obtener más información del telescopio NEOWISE de la Nasa. Pese a que ya estaba retirado, el instrumento había escaneado todo el cielo en busca de asteroides y otros objetos cercanos a la Tierra durante más de 10 años.
Sin embargo, la información obtenida por el NEOWISE seguía sin ser utilizada. En gran parte, explicó Kirkpatrick, porque tenían “200.000 millones de filas en la tabla de todas y cada una de las detecciones” que se habían hecho durante 10 años.
Paz se vinculó a ese proyecto de Kirkpatrick y aprovechó los conocimientos que había desarrollado en una clase de inteligencia artificial, en la que aprendió sobre codificación, informática teórica y matemáticas formales.
Durante varios meses, en compañía de su mentor y con la ayuda de otros astrónomos de Caltech, Paz fue desarrollando su algoritmo de inteligencia artificial. A mediados de 2024, cuando ya lo tenía listo, lo puso a prueba y detectó 1,5 millones de posibles objetos nuevos.
“El modelo que implementé se puede utilizar para otros estudios de dominio temporal en astronomía, y potencialmente cualquier otra cosa que venga en un formato temporal. Podría ver cierta relevancia en el análisis de gráficos (bursátiles), donde la información viene de forma similar en una serie temporal y los componentes periódicos pueden ser críticos. También podría estudiar efectos atmosféricos como la contaminación, donde las estaciones periódicas y los ciclos día-noche desempeñan un papel enorme”, agregó Paz.
Aunque todavía no termina el bachillerato, Paz ya es empleado de Caltech y trabaja para Kirkpatrick.
👩🔬📄 ¿Quieres conocer las últimas noticias sobre ciencia? Te invitamos a verlas en El Espectador. 🧪🧬
