एमी और पेड्रो पाज़ का बेटा माटेओ पाज़, पासाडेना हाई स्कूल में पढ़ता है। वह 18 साल का है. वह रिसर्च क्लब के अध्यक्ष और संस्थापक हैं, जहां वह विज्ञान प्रतियोगिताओं में छात्रों को सलाह देते हैं। माटेओ ने अपने जिले की पहली एकीकृत छात्र परिषद और स्कूल बोर्ड में छात्र सभा प्रतिनिधि के रूप में भी काम किया।जब माटेओ ने अपनी खोज की तो वह दूरबीन से नहीं देख रहा था। वह एक कंप्यूटर के सामने बैठा था, पृथ्वी से बहुत ऊपर एकत्रित संख्याओं के महासागर पर काम कर रहा था। 18 साल की उम्र में, पासाडेना का छात्र अंतरिक्ष में 1.5 मिलियन पूर्व अज्ञात परिवर्तनीय वस्तुओं की पहचान करने में मदद करने के लिए जाना गया, जो नासा के WISE अंतरिक्ष दूरबीन द्वारा एक दशक से अधिक के अवलोकन से लिया गया था। यह काम एक विज्ञान प्रतियोगिता परियोजना से आया था, लेकिन यह तेजी से उस दायरे से आगे बढ़ गया। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और उन्नत गणित का उपयोग करते हुए, पाज़ ने अब तक इकट्ठे किए गए सबसे बड़े खगोलीय डेटासेट में से एक के अंदर छिपे पैटर्न को क्रमबद्ध करने का एक तरीका खोजा। परिणाम ब्लैक होल, नवजात तारे और दूर के विस्फोटों की ओर इशारा करते हैं, जो बदलते आकाश के बारे में वैज्ञानिकों को जो कुछ पता है उसका चुपचाप विस्तार कर रहे हैं।
माटेओ पाज़ द्वारा की गई 1.5 मिलियन अंतरिक्ष खोजें इन्फ्रारेड डेटा से सामने आईं
नासा के WISE और बाद में NEOWISE मिशन दस वर्षों से अधिक समय से पूरे आकाश को अवरक्त प्रकाश में स्कैन कर रहे हैं। टेलीस्कोप ने लगभग 200 बिलियन व्यक्तिगत अवलोकन एकत्र किए, जिससे इतना बड़ा डेटासेट तैयार हो गया कि इसका अधिकांश भाग अछूता रह गया। पाज़ ने वहां एक उद्घाटन देखा। एक-एक करके वस्तुओं का निरीक्षण करने के बजाय, उन्होंने एक ऐसी प्रणाली तैयार की जो समय के साथ चमक में बदलाव के लिए पूरे संग्रह को स्कैन कर सके। ये परिवर्तन अक्सर दुर्लभ या ऊर्जावान घटनाओं का संकेत देते हैं। उनके दृष्टिकोण ने कच्चे डेटा को कुछ काम करने योग्य, यहां तक कि खोजने योग्य में बदल दिया, जिस पैमाने पर कुछ व्यक्तियों ने प्रयास किया है।
खगोल विज्ञान अनुसंधान से परे माटेओ पाज़ का जीवन
पाज़ स्कूल नेतृत्व और मार्गदर्शन में सक्रिय है। उन्होंने विज्ञान प्रतियोगिताओं में प्रवेश करने वाले अन्य छात्रों का समर्थन करने के लिए एक शोध क्लब की स्थापना की और अपने जिले की छात्र परिषद और स्कूल बोर्ड असेंबली में कार्य किया। वह मनी मैटर्स नामक एक कार्यक्रम भी चलाते हैं, जो मिडिल स्कूल के छात्रों को बुनियादी वित्तीय साक्षरता से परिचित कराता है। ये प्रयास उसके अनुसंधान के साथ-साथ बैठते हैं, न कि उसके नीचे, उपलब्धि के एक क्षण के बजाय स्थिर जिज्ञासा के एक पैटर्न का सुझाव देते हैं।
VARnet और की भूमिका यंत्र अधिगम
प्रोजेक्ट के केंद्र में VARnet नाम का एक मशीन लर्निंग मॉडल Paz है। यह प्रकाश वक्रों में फीके या अनियमित पैटर्न को पहचानने के लिए सिग्नल प्रोसेसिंग, वेवलेट विश्लेषण और गहन शिक्षण को जोड़ती है। मॉडल को सिम्युलेटेड डेटा और ज्ञात अवरक्त चर का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया, फिर वास्तविक अवलोकनों पर परीक्षण किया गया। प्रकाशित शोध के अनुसार, VARnet आधुनिक GPU का उपयोग करके प्रत्येक स्रोत को मिलीसेकंड के एक अंश में संसाधित करता है। उस गति ने संपूर्ण NEOWISE एकल एक्सपोज़र डेटाबेस का विश्लेषण करना संभव बना दिया। सिस्टम ने 1.9 मिलियन परिवर्तनीय वस्तुओं की पहचान की, उनमें से अधिकांश को पहले सूचीबद्ध नहीं किया गया था।
नए कैटलॉग में क्या शामिल है
नई पहचानी गई वस्तुएं एक विस्तृत श्रृंखला तक फैली हुई हैं। कुछ महाविशाल ब्लैक होल सक्रिय रूप से आकाशगंगाओं के केंद्रों पर भोजन कर रहे हैं। अन्य युवा सितारे हैं जो अभी भी बन रहे हैं, या सुपरनोवा लुप्त होने से पहले थोड़े समय के लिए चमक रहे हैं। परिवर्तनशील वस्तुएँ विशेष रूप से मूल्यवान हैं क्योंकि वे गति, वृद्धि या अचानक परिवर्तन को प्रकट करती हैं। पाज़ का कैटलॉग इन्फ्रारेड आकाश में इस गतिविधि का अधिक संपूर्ण मानचित्र प्रदान करता है। शोधकर्ता अब बिना सोचे-समझे अवलोकनों के माध्यम से खोज करने के बजाय इसे शुरुआती बिंदु के रूप में उपयोग कर सकते हैं।
सीखने के रास्ते जिन्होंने काम को आकार दिया
पाज़ पासाडेना हाई स्कूल में पढ़ता है और उसने जिले की गणित अकादमी के माध्यम से उन्नत गणित का अध्ययन किया है, और निर्धारित समय से कई साल पहले उच्च स्तरीय पाठ्यक्रम पूरा किया है। उन्होंने कोडिंग, सिद्धांत और औपचारिक गणित को मिश्रित करने वाले एक वैकल्पिक माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता में रुचि विकसित की। कैलटेक के अनुसार, इस पृष्ठभूमि ने उन्हें यह पहचानने में मदद की कि बड़े, सुव्यवस्थित डेटासेट मशीन लर्निंग के लिए आदर्श हैं। यह प्रोजेक्ट नासा की फंडिंग के तहत चलाया गया था, जिसमें पाज़ एक कैज़ुअल इंटर्न के बजाय एक स्टाफ शोधकर्ता के रूप में काम कर रहे थे।
