« J’ai cartographié l’invisible » : un ado américain bouleverse l’astronomie avec son IA qui révèle 1,5 million d’objets spatiaux oubliés

Un lycéen américain a récemment fait une avancée spectaculaire dans le domaine de l’astronomie grâce à une technique d’apprentissage automatique qu’il a développée. Matteo Paz, étudiant sous la tutelle d’un scientifique de Caltech, a réussi à identifier 1,5 million d’objets cosmiques auparavant inconnus. Cette prouesse a été rendue possible par son projet de recherche au sein du programme Planet Finder Academy, une initiative de l’Institut de Technologie de Californie. Inspiré dès son plus jeune âge par l’astronomie, son parcours témoigne de la puissance de la passion associée à l’innovation technologique.

Une formation d’exception à Caltech

Matteo Paz a intégré le programme Planet Finder Academy durant l’été 2022, sous la direction du professeur d’astronomie Andrew Howard. Ce programme a permis à Paz d’explorer les domaines de l’astronomie et de l’informatique, tout en bénéficiant du mentorat du scientifique Davy Kirkpatrick. Celui-ci, inspiré par son propre parcours, a su guider Paz dans un projet de recherche ambitieux, menant à une publication dans une revue scientifique. Kirkpatrick, qui a grandi dans une petite ville agricole du Tennessee, avait lui-même été encouragé par un enseignant à poursuivre une carrière scientifique. Ce contexte lui a permis d’offrir un accompagnement précieux à Paz, renforçant ainsi l’importance du mentorat dans le développement des jeunes chercheurs.

Le projet de Paz a également permis d’exploiter les données du télescope NEOWISE de la NASA, à l’origine destiné à traquer les astéroïdes et autres objets proches de la Terre. Cependant, ce télescope a également capté des signaux thermiques provenant d’objets cosmiques lointains, souvent négligés. Grâce à son approche innovante, Paz a pu analyser ces données pour construire un catalogue de phénomènes célestes, offrant ainsi de nouvelles perspectives sur l’évolution de ces objets au fil du temps.

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Le modèle d’IA : une avancée technique

Face à l’ampleur de la tâche, Paz a mis au point une technique d’apprentissage automatique capable de traiter l’ensemble des données de NEOWISE. En l’espace de six semaines, il a conçu un modèle d’IA prometteur, avec l’aide et les conseils de Kirkpatrick. Cette collaboration a permis à Paz d’acquérir des connaissances précieuses en astronomie et astrophysique, renforçant ainsi ses compétences techniques dans le domaine.

Paz, désormais mentor d’autres lycéens, a continué à peaufiner son modèle d’IA pour traiter les données brutes de NEOWISE. Grâce à son modèle, il a pu identifier et classer 1,5 million de nouveaux objets potentiels. Un catalogue complet de ces objets, dont les variations de luminosité ont été significatives, est prévu pour publication en 2025. Cette avancée ouvre la voie à de nouvelles recherches en astronomie et pourrait révolutionner l’étude des phénomènes cosmiques.

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Applications potentielles au-delà de l’astronomie

Selon Paz, le modèle qu’il a développé peut être appliqué à d’autres domaines nécessitant l’analyse de données temporelles. Par exemple, il voit des similitudes avec l’analyse des graphiques boursiers, où les composants périodiques des séries temporelles sont cruciaux. De même, le modèle pourrait être utilisé pour étudier les effets atmosphériques, tels que la pollution, où les cycles saisonniers et jour-nuit jouent un rôle majeur.

Ces applications potentielles soulignent l’importance de l’innovation technologique dans divers secteurs. En tant qu’employé de Caltech, Paz continue d’explorer ces possibilités, démontrant ainsi la polyvalence et l’impact futur de son travail. Son parcours illustre comment une passion pour l’astronomie et une formation solide peuvent mener à des découvertes révolutionnaires, non seulement pour la science, mais aussi pour d’autres domaines d’application.

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Un avenir prometteur pour les jeunes chercheurs

La réussite de Matteo Paz met en lumière le potentiel des jeunes chercheurs lorsqu’ils sont soutenus par des mentors expérimentés et des programmes éducatifs de qualité. L’impact de son travail sur l’astronomie est indéniable, et son exemple pourrait inspirer d’autres jeunes à s’engager dans des carrières scientifiques. De plus, son approche innovante et sa capacité à appliquer ses compétences en intelligence artificielle à des problèmes complexes montrent que l’avenir de la recherche scientifique est prometteur.

Alors que de nouvelles générations de chercheurs émergent, comment pouvons-nous continuer à encourager et soutenir ces jeunes talents pour qu’ils réalisent des découvertes encore plus audacieuses et novatrices à l’avenir ?

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