Estudiante de secundaria descubre millones de objetos en el espacio gracias a la Inteligencia Artificial

Hace poco, los científicos de la NASA se quedaron con la boca abierta cuando un estudiante de secundaria, nada menos que Matteo Paz, logró algo que parecía reservado para físicos y astrónomos con décadas de experiencia: identificar 1.5 millones de nuevos objetos espaciales gracias a la IA. Sí, leíste bien: un jovencito de 18 años no solo manejó tecnología de punta, sino que aplicó inteligencia artificial para analizar archivos antiguos de la NASA que estaban ahí acumulándose por su volumen gigantesco—datos del telescopio NEOWISE.

Matteo, oriundo de Pasadena, California, llevaba desde niño asistiendo a charlas del Caltech junto a su madre. Ya en 2022, a los 15 años, empezó a participar en el programa Planet Finder de Caltech, y ahí se le abrió la cabeza para combinar astronomía e informática. Con la guía de su mentor, el científico Davy Kirkpatrick del IPAC (el centro que procesa datos infrarrojos de la NASA), empezó a pensar en formas de automatizar el análisis de esas ingentes cantidades de información.

El algoritmo mágico: cómo Matteo detectó tanto en tan poco tiempo

La clave fue desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático adaptado a datos temporales. Matteo tomó la curva de luz de cada fuente infrarroja registrada por NEOWISE y aplicó métodos avanzados como transformadas de Fourier y wavelets, lo cual le permitió detectar señales débiles o variables en intervalos de ¡53 microsegundos por fuente!

Y así fue como el sistema, bautizado VARnet en los papers, se puso a hurgar archivos que los astrónomos habían dejado de lado por lo inmanejable de su tamaño. Literalmente, esas bases de datos contenían unos 200,000 millones de registros de detecciones. El resultado: más de 1.5 millones de objetos previamente desconocidos, entre los que se encuentran supernovas, cuásares, estrellas variables y otros fenómenos fascinantes.

Este no fue un experimento cualquiera: Matteo publicó estos hallazgos en The Astronomical Journal, como autor único, a finales de 2024. Aunque es difícil imaginar a un estudiante de secundaria lidiando con revistas científicas de alto impacto, no solo lo hizo, sino que además se hizo con el primer premio del Regeneron Science Talent Search en marzo de 2025: $250,000 dólares y un reconocimiento inmenso.

De la secundaria al Caltech y más allá

Ahora, sin haber terminado aún la secundaria, Matteo Paz ya tiene un trabajo en Caltech, distribuidos entre sus tareas en IPAC y colaborar en análisis de datos para la NASA y la NSF. 

Más allá del trabajo formal, lo que llama la atención es su visión: ese modelo de IA no solo sirve para astronomía, sino para cualquier conjunto de datos en serie temporal. Desde gráficos bursátiles hasta monitoreo de contaminación atmosférica, donde ciclos diarios o estacionales importan tanto como las variaciones de una estrella.

Matteo empezó desde cero: autodidacta en programación e inteligencia artificial, cursando incluso matemáticas a nivel universitario mientras estaba en la secundaria. Y lo más cool: una IA entrenada con técnicas relativamente poco exploradas (wavelets + Fourier) aplicada a un problema real y complejo. Esto le permitió procesar en semanas lo que antes tomaría años.

A su corta edad, Matteo ya ha demostrado que la pasión y la curiosidad unidas a herramientas modernas pueden alterar el juego. Su trabajo, más que una hazaña personal, es una pequeña revolución en cómo enfrentar el análisis de big data astronómico. Y aunque venga de un adolescente, los resultados no mienten: 1,5 millones de objetos detectados que antes estaban sepultados en computadoras y discos duros.

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