18歲高中生唯一作者發頂刊，用AI發現150萬個新天體_風聞

一個年僅18歲的高中生，獨立操刀人生首個科研項目，就作為唯一作者在天文學領域的頂刊發表論文，並且憑此奪得重要科學獎項。這不是勵志故事中的文學情節，而是現實世界中的真人真事。

撰文 | 小葉

18歲高中生Matteo Paz的科研生涯才剛剛開始，但他已經取得了令人羨豔的成就：自己的首個科研成果發表在天體物理領域頗具影響力《天文學雜誌》（The Astronomical Journal）上。該刊創刊於1849年，是天文學領域歷史最悠久、持續出版的專業期刊之一，長期以來積累了極高的學術聲譽。

Matteo Paz作為唯一作者發表在《天文學雜誌》上的論文 | 圖源：《天文學雜誌》

而且，憑藉這一成果，Paz摘得了曾被美國前總統喬治·布什譽為“美國科學界超級碗”的再生元科學人才獎（Regeneron Science Talent Search，以下簡稱STS）桂冠，並榮獲高達25萬美元的獎金。

再生元科學人才獎頒獎典禮上的Matteo Pazo（左）| 圖源：Society for Science

求知若渴的學生

Matteo Paz就讀於美國加州帕薩德納市的一所高中，世界最頂尖的百年理工類科學研究型高等學府——加州理工學院（以下簡稱“加州理工”）便坐落於該市，整座城市洋溢着濃厚的學術氛圍。

從小學開始，Paz的母親就定期帶他去參加加州理工舉辦的免費天文科普講座。這些講座不限年齡、不限學術教育背景，尤其歡迎兒童參加，主題主要圍繞天文學和空間科學。每次30分鐘的科學家演講結束之後，還有1小時的户外觀星活動，抽象的天文知識立刻活靈活現地化作夜晚明亮的星空。如此薰陶之下，年幼的Paz深深迷戀上浩瀚星空，渴望着學習更多的天文學知識，好奇着更多星辰的故事。

好奇心永遠是最強效的驅動力。2022年夏天，Paz毫不猶豫地加入加州理工的行星探索者學院（Planet Finder Academy）。這是該校與美國航空航天局（NASA）旗下著名的噴氣推進實驗室（Jet Propulsion Laboratory）聯合組織的天文學項目，旨在為帕薩德納學區的高中生提供動手實驗、深入探索宇宙的機會。

天文學教授Andrew Howard的研究團隊領導着該項目，老師們不僅教授天文學歷史和基礎知識，還教會了學生們其他各種必要的科研技能：Python編程、數據集分析、系外行星探測及識別等。此外，項目還積極培養學生的動手能力，例如，以伽利略的設計為靈感，讓學生們動手製作望遠鏡，用來測量地球與天體之間的距離。

Howard從自己高中時代的科研經歷出發，努力通過該項目不僅讓學生們收穫知識，更為有志於將來從事天文研究職業道路的學生打好基礎。他的以身作則對學生們產生了深刻的影響，也就是這個夏天的行星探索者學院之旅，為Paz開啓了獨立創建自己科研項目的道路。

又過了一年，到了2023年夏天，Paz加入了加州理工的“暑期研究聯繫”（Summer Research Connection）項目。在此，學生們將接受實驗室導師的直接輔導，展開為期6周的校內研究項目。也就在這年，Paz遇到了自己的科研啓蒙導師：天文學家兼紅外處理和分析中心（Infrared Processing and Analysis Center，簡稱IPAC）資深科學家Davy Kirkpatrick。

在過去的5個暑假中，Kirkpatrick不僅指導過本科生、科技愛好者和訪問學者，還有着指導高中生的豐富經驗。他如此滿腔熱情地投入這個項目，也和自己過去的個人經歷息息相關。

Kirkpatrick在田納西州的農業社區長大，上9年級時，他的化學兼物理老師Marilyn Morrison引導着他明確了自己的志向：成為天文學家。Morrison説服了Kirkpatrick的母親，證明他有着成為優秀天文學家的潛力，並提供了詳盡的信息，向他解釋應該選修哪些課程，為將來能考入天文學專業做好充分準備。

“我效仿我的老師，希望將自己接受過的引導傳遞給更多人。”Kirkpatrick回憶説，“如果我看到了學生的潛力，就會不遺餘力地鼓勵他們充分發揮自己的才能，並盡我所能提供幫助。”

求知若渴的Paz遇上了求賢若渴的Kirkpatrick。在後者的指導下，Paz深入學習天文學知識和計算機科學。倆人在這年夏天建立起的師生關係，推動着Paz將自己對天文學的好奇與熱愛，轉化為真正意義上的科學研究實踐。

獨立操刀展開科研

多年來，Kirkpatrick一直在研究NASA於2009年發射的紅外望遠鏡“廣域紅外巡天探測者”（Wide-field Infrared Survey Explorer，縮寫為WISE）執行NEOWISE任務期間獲得的觀測數據。NEOWISE旨在搜尋近地天體，如小行星和彗星。但在十多年的探測期間，NEOWISE還收穫了另一重要宇宙現象——變星的寶貴數據。

在天文學家眼中，變星難以捕捉，這類天體的亮度隨時間發生週期性或非週期性變化，具體可分為脈動變星、爆發變星與幾何變星三大類。

宇宙中存在的各種變星：脈動星[a]、類星體[b]、原恆星[c]、多恆星系統[d]、超新星[e]、磁活動恆星[f]等。出自Paz自制的研究簡報 | 圖源：Society for Science

目前，這些觀測數據尚未得到充分利用，但其中恰恰藴藏着宇宙中一些最令人困惑的現象。因此，對天文學家來説，這些數據如金礦般珍貴。如果他們能夠通過數據準確識別出變星，那麼就能更加深入地理解宇宙的演變過程，測量宇宙自大爆炸以來的膨脹速度，甚至有可能會改寫物理學……

Paz一直渴望能夠好好研究變星。“我很慶幸能遇到Davy。”他説道，“我記得第一次和他談話的時候，説自己正在考慮寫一篇論文來解決問題。這個目標絕不可能僅僅用6周就能完成。但是他並沒有阻止我，反而鼓勵説：‘好吧，我們來好好談談’。他給了我一段不受約束的學習經歷。我想這是我能快速成為一名真正科學家的原因之一。”

在最開始構思研究的時候，Kirkpatrick和Paz的想法還非常簡單：從天空中選取一小塊區域，看看能不能從NEOWISE獲得的觀測數據中明確找出一些變星。然後，他們就能向學界重點介紹，告訴大家這些觀測數據藴含着多麼巨大的發掘潛力。

當時作為初出茅廬的科研新人，Paz很快遇到了第一個棘手問題：據統計，十多年來NEOWISE探測的相關數據量達到了2000TB。在他之前，從來沒有人嘗試過使用如此龐大的數據來識別並分類系外天體。手動篩選明顯不可取，而且Paz已經想出了另一個更妙的方法，他在高中的一門選修課學習經歷提供了全新的解決問題視角：人工智能。

Paz非常清楚，像Kirkpatrick提供的這種海量有序數據集，通過人工智能訓練可得到最佳篩選效果。而且他也有備而來，他在8年級的時候就完成了AP微積分BC課程。換言之，他已經掌握了編程所需的高等數學知識。

於是，Paz着手開發一套機器學習算法，用於分析整個數據集並標記出潛在的變星。在這6周內，他起草了人工智能模型，同時還經常諮詢Kirkpatrick，“每次和Davy見面，我們10%的時間在工作，90%的時間在交流。” Paz回憶説，“有幸能和優秀導師一起聊科學，真的很爽。”

另一方面，Kirkpatrick還將Paz介紹給自己的同事。他們分享了自己的天文學機器學習，研究短期和長期變化天體方面的專業知識。Paz由此瞭解到，NEOWISE的觀測存在一定特殊節奏，這意味着它無法系統探測和分類許多要麼快速閃爍一次、要麼在長時間內逐漸變化的天體，研究難度又上一級。

科學探索的意義和突破就在於迎難而上，但整個過程實際上漫長而又沉悶。Paz提到，雖然和各位專業學者的交流非常愉快，但更多的時候是他一人身處“幽暗的實驗室，臉上掛着沉重的眼袋，死盯着電腦，絞盡腦汁要解決遭遇的一個又一個難題。”直到夏天結束，他的研究還在繼續，仍有很多事情要去做。

一年之後的2024年暑假，Paz和Kirkpatrick繼續合作。不過這次，Paz成為了指導其他高中生的“小導師”。同時，他繼續改進着自己的人工智能模型，使其能夠處理NEOWISE觀測到的所有原始數據，並對結果進行分析。經過訓練，他的算法能夠檢測NEOWISE測量結果中的細微差異，標記並分類出數據中150萬個潛在的新變星。當時，師生倆計劃在2025年發佈NEOWISE數據中亮度差異較大的天體完整星表。

高中生成為專業論文的唯一作者

功夫不有心人，2024年11月，Paz在天體物理領域享有盛名的《天文學雜誌》發表了經過同行評審的科研成果。

文章詳細介紹了他基於波形的機器學習算法VARnet，依靠傅里葉變換和小波方法，從數十億個數據點中提取變量候選點，這一方法對於處理海量天文學觀測數據尤為有效。Paz使用結構清晰、完整的數據訓練算法，最大限度地提高了算法的準確性。

Paz原創方法流程圖 | 圖源：10.3847/1538-3881/ad7fe6

具體來説，整個流程可歸結為三個重要步驟：預處理和聚類分析、檢測以及表徵。

從預處理開始，為了分析全部近乎200TB的數據，Paz沒有選擇直接下載所有數據，因為光下載就需要50多天的時間。他將天空/數據劃分成13000個等面積的區域，這樣就可以同時並行處理可控的數據量。接下來是聚類分析，因為數據庫中的每一行或每一條目都只對應着某一次天空中某一天體的觀測記錄，他需要將所有觀測記錄分組，以便獲得每一天體隨着時間而發生變化的數據組，這實際上相當耗費計算資源，用了超過1000小時的CPU時間。隨後再通過幾步操作將數據打包，就可以進一步分析了。

第二步就是變星檢測，這裏需要克服三大挑戰：首先要確保能夠明確區分出不良數據和真實變星，其次要確保自己的方法適用於宇宙任何區域，最後還要避免巨大的計算時間成本。基於此，Paz提出了VARnet信號處理和機器學習模型，能夠很好地處理嘈雜的時間序列數據，隨後可對天文時間序列數據進行隨機分析。Paz使用生成的變化模擬現象訓練了VARnet模型，結果每一個天體的源處理時間少於53微秒，加權準確率為98%。

最後是表徵，不僅包括物理屬性的描述，還包括計算參數，重點是對可變類型的分類。為此，Paz還使用了來自蓋亞和2MASS等任務的外部數據，結合其他統計參數，為每一個天體創建一套配置數據，將其投餵給基於決策樹的機器學習分類器，該分類器已使用NEOWISE中存在的大量數據進行過訓練，以預測所觀測到的變星。

總而言之，Paz總共調查了超過4.5億個天體，生成了一套包含190多萬個變星候選體的星表VarWISE，其中有150多萬個屬於全新發現。這套表格專注於囊括所有可能的變星，雖然這樣做會犧牲一些純度。接下來，Paz繼續對數據進行了純度篩選，最終生成了一個包含84萬多個高置信度變星候選體的子表，其中有54萬多個屬於這次研究全新發現的天體。

“這是一個顯然讓你感到自豪的超大數字，尤其是你還能將數據可視化出來的時候。”Paz評價説。

以下便是他發現的所有候選變星的星圖：

星表上所有190多萬個天體的星空投影圖 | 圖源：Matteo Paz

“你看到了銀河系，看到了衞星星系，仙女座星系，還看到了恆星形成區域。” Paz解釋道，“儘管這只是非常單一的宇宙視角，只是在我們每一個發現的基礎上對應繪製的一個個點，但僅僅如此，就能看出夜空這般複雜和壯麗。”

這篇論文詳細透露了所有細節，唯獨沒有告訴讀者，論文的唯一作者是一名年僅18歲的高中生。

如今，加州理工的一個紅外光譜研究小組已經開始使用Paz的VarWISE來研究遙遠宇宙中的雙星系統。Kirkpatrick説，他們已經在表中發現了數十個之前從未探測到的恆星系統，Paz的研究成果正幫助他們計算遙遠系外行星的質量。

用途還不僅限於此，“我的模型可以用於天文學中的其他時間域研究，甚至可能用於任何其他以時間格式呈現的研究，”Paz説。“我認為它與股票市場圖表分析有一些關聯，因為信息同樣以時間序列的形式出現，並且週期性成分可能至關重要。你還可以研究大氣效應，例如污染，其中季節週期和晝夜循環在其中發揮着巨大的作用。”

折桂再生元科學人才獎

好事成雙，這一突破性研究還為Paz贏得了再生元科學人才獎（STS）的桂冠。

STS是美國曆史悠久、且備受推崇的高中生科學、數學競賽。在1942年創建以來，組織方一直致力於尋找、獎勵並培養最有前途的年輕科研人才，同時也為原創研究提供重要的展示平台。為保證競賽的專業性，一支由專業科學家組成的國家評審團對申請的每一項課題都展開最為嚴格的審查。

每年來自全美各地近2000名高中生“科研高手”報名參賽，展開獨立的科學、數學或工程學研究，並接受權威科學評審的挑戰。半個多世紀來，STS的獲獎者中湧現了15名諾貝爾獎得主，3名科拉斯克獎得主，2名菲爾茲獎得主等等。

2024年，Paz帶着自己的項目申請該競賽，經過半年多的審核，從2500名參賽者中脱穎而出，不僅挺進了前十的決賽圈，還最終成為了第一名。在3月初的決賽周項目介紹視頻中，他對於自己的項目侃侃而談，講述內容條理清晰，用平實的語言生動解釋了所運用的複雜技術，不僅展示了對研究的方方面面瞭如指掌，其自信大方的表現也透露出其科研潛力。

當得知自己奪得冠軍之後，他本人還是相當意外。因為進入決賽之後，Paz並不期待太高。不過，當他捧着獎盃害羞得滿臉通紅，但又笑得合不攏嘴時，還是暴露了他畢竟只有18歲，正是藏不住事的年紀。在接受《福布斯》採訪的時候，他坦誠“自己還沒完全適應成為冠軍的事實。”

Matteo Paz在STS比賽過程中展示自己科研成果 | 圖源：Society for Science

美國科學協會總裁兼首席執行官、《科學新聞》執行出版人Maya Ajmera評價道：“這些學生展現出了非凡的創造力和奉獻科學的精神，憑藉各自的聰明才智，一代年輕的科學家們尋求突破性的科學解決方案，有可能改變我們的世界，推進社會進步。”

除了Paz之外，Kirkpatrick也在Paz的整個參賽選拔過程中感受了指導學生大有所成的新經歷：“當他們宣佈Matteo獲勝的時候，我也興奮得不能自已。我以前也得過獎，但當你幫助他人發揮他們的潛力，最終獲得專業認可的時候，那種感覺又是另一番滋味。”

Paz的未來之路……

雖然大部分時間Paz醉心於自己的天文研究，但並不表示他是個完全不問世事的“科技宅”。恰恰相反，他擅長身兼多職。他曾經創立並運營過一個名為“金錢至上——青少年金融教育”項目，他和項目成員走訪中學，教授同齡人金融基礎知識和理財知識。另外，Paz還擁有一家名為Elbows的音樂會推廣公司，他與洛杉磯音樂節建立了深厚的聯繫，支持自己喜愛的音樂。

與加州理工的合作仍在繼續，他目前在Kirkpatrick的IPAC部門兼職，這也是他人生第一份有償工作。該部門負責管理、處理、歸檔和分析NEOWISE以及其他幾個由NASA和美國國家科學基金會資助的太空任務數據。

對於自己的未來，Paz也有着明確規劃，下一個計劃就是上大學。他説自己已經被斯坦福大學錄取了，目前還在考慮未來的職業發展方向。

最近他生活中的一場遭遇，讓他有了新的科研方向。就在飛往華盛頓特區參加STS頒獎典禮幾周前的一天夜裏，Paz在家中醒來，發現窗外火光沖天，加州伊頓大火（Eaton Fire）如迅雷之勢快速蔓延，當地人甚至都沒來得及收到任何官方警告，大火就已燒至眼前。經過疏散和幾天的火災撲滅，他家的房子倖免於難。如今他正考慮將紅外望遠鏡送入地球軌道的可能性，目的在於監測地球發生火災的可能性。

不過，Paz仍然希望自己的發現能在天文領域繼續開疆擴土，研究從大爆炸開始就難以捉摸的宇宙膨脹速度，並且幫助科學家揭開宇宙中的各種謎團。

Paz的科研故事還會繼續，他所身處的濃厚學術環境，家人的支持，師長傳承科學的不懈努力，都在引導着他堅定地攀登科研高峯。但更重要的是他個人的努力，他的科研信條很簡單：一旦決定去做，就一定要敢於邁出第一步，接下來才會有第二步、第三步……越來越接近目標的實現。

感謝王善欽副教授閲讀全文並提出修改建議。

參考資料

[1] https://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-3881/ad7fe6

[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Regeneron_Science_Talent_Search

[3] https://www.astro.caltech.edu/outreach/stargazing-lecture-series

[4] https://www.caltech.edu/about/news/outreach-program-engages-public-high-school-students-in-the-discovery-of-exoplanets

[5] https://www.caltech.edu/about/news/high-school-students-research-at-caltech

[6] https://www.caltech.edu/about/news/exploring-space-with-ai

[7] https://doonwire.com/category/news/high-school-student-uses-ai-to-discover-1-5-million-new-space-objects-2025041404

[8] https://www.businessinsider.com/teen-wins-cash-award-ai-discovery-space-objects-nasa-2025-3?token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJmaXJzdF9uYW1lIjoiWWUiLCJsYXN0X25hbWUiOiJKSU4iLCJtZW1iZXJfaWQiOiI0NzU2MTBjNy1iNDdkLTRiZDUtYWYwOC05YzE5NzA1MTFhZWQiLCJ

[9] https://www.youtube.com/watch?v=5KEyBcR5bww&t=32s

[10] https://www.societyforscience.org/society-alumni-honors/

[11] https://www.youtube.com/watch?v=5KEyBcR5bww&t=32s

[12] https://www.forbes.com/sites/kevinanderton/2025/04/08/teen-wins-250000-for-discovering-15-million-new-space-objects/

[13]https://www.smithsonianmag.com/smart-news/high-school-student-discovers-1-5-million-potential-new-astronomical-objects-by-developing-an-ai-algorithm-180986429/

[14] https://www.societyforscience.org/regeneron-sts/2025-student-finalists/matteo-paz/

[15] https://www.youtube.com/watch?v=8_AZ71yNUZY

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