Dieser Schüler zeigt, warum es sich lohnt, weiterzudenken als andere (Bildquelle: Society for Science | Adobe Stock - Tryfonov)

Es hat einiges gebraucht, damit ihr diesen Artikel lesen konntet: Ein Datensatz mit 200 Milliarden Zeilen, ein altes NASA-Teleskop namens NEOWISE und einen 17-jähriger Schüler aus Pasadena.

Das Ergebnis: 1,5 Millionen bislang unbekannte Objekte im Weltall wurden identifiziert. Seine Entdeckungen schafften es sogar in ein führendes wissenschaftliches Fachjournal.

Das etwas andere Sommerprojekt

Sommer 2022: Der Highschool-Schüler Matteo (Matthew) Paz nahm am Planet Finder Academy Programm der US-Universität Caltech teil. Der Plan war eigentlich überschaubar.

Er sollte Daten vom NEOWISE-Teleskop (Near-Earth Object Wide-field Infrared Survey Explorer) analysieren und vielleicht ein paar »variable Objekte« finden.

Die Daten des Teleskops wurden bis dahin noch nicht wirklich verarbeitet (via Phys.org).

57:28 Fallout ist sehr viel realistischer, als ihr denkt

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Was sind variable Objekte? Das sind schwer zu beobachtende Phänomene wie Quasare, explodierende Sterne und sich gegenseitig verdeckende Doppelsterne.
Was ist NEOWISE genau? Dabei handelt es sich um ein inzwischen stillgelegtes Infrarot-Teleskop, das mehr als zehn Jahre lang den Himmel nach Asteroiden und anderen Objekten in der Nähe der Erde abgesucht hat.

Sein Mentor, der Astronom Davy Kirkpatrick, hat das Projekt erst nur als Übung gesehen.

»Ich wollte einfach eine kleine Probe nehmen und schauen, was wir damit anfangen können. Dann könnten wir der astronomischen Gemeinschaft zeigen: Schaut, das haben wir gefunden – stellt euch vor, was da noch alles drin steckt.«

Paz dachte allerdings weiter als das.

Von der Sommerschule zum Wissenschaftsjournal

Matteo Paz hätte die Daten auch manuell durchstöbern können. Das wäre allerdings jahrelange Arbeit und wahrscheinlich unvollständig gewesen. Stattdessen hat er auf künstliche Intelligenz gesetzt.

Das hätte auch schiefgehen können, denn Paz war für sowas nicht vorbereitet – theoretisch gesehen. Praktisch aber hatte er genau die richtige Ausbildung:

Er war an der Mathematik-Akademie des Pasadena Unified School District.
Er hatte bereits Programmierkenntnisse aus einem Wahlkurs.
Er hatte die richtige Intuition für Machine-Learning und wusste, dass KI am besten mit großen, strukturierten Datensätzen lernt.

»In sechs Wochen skizzierte er ein KI-Modell, das sofort Erfolg zeigte«, sagt Kirkpatrick.

Paz trainierte seinen Algorithmus darauf, feine Unterschiede in den Infrarot-Messungen zu erkennen und Anomalien zu markieren, die sonst niemand bemerkt hat.

Die KI-Pipeline zur Anomalieerkennung. (Bildquelle: Phys.org)

Um das umzusetzen, nutzte er sogenannte Fourier-Transformationen und Wavelet-Analysen. Das ist besonders beeindruckend, da das normalerweise etwas für Personen mit Master-Abschluss in Physik und Mathematik ist, doch Paz war noch Highschool-Schüler.

Was Paz' KI so besonders macht: Sie spürt auch die schwachen Signale auf. Objekte, die so langsam oder so kurz flackern, dass Menschen oder Standard-Software sie übersehen würden.

Das Modell soll laut Paz nicht nur für diese eine Aufgabe geeignet sein. Andere Astronomen können damit ihre eigenen Projekte beschleunigen und mehr:

»Das Modell ist direkt einsatzfähig für andere Zeit-Domain-Studien in der Astronomie. Aber auch für alles andere, das in zeitlicher Abfolge anfällt – etwa Chartanalysen [im Finanzwesen] oder die Überwachung von Luftverschmutzung.«

Für seine Forschung gewann Paz 2025 den ersten Platz beim renommierten Regeneron Science Talent Search sowie ein Preisgeld von 250.000 US-Dollar. (Bildquelle: Phys.org)

So sieht es heute aus

2025 ging Paz' kompletter Katalog mit 1,5 Millionen variablen Lichtquellen online. Seitdem nutzen Observatorien wie das Vera Rubin Observatory und das James Webb Space Telescope seine Ergebnisse für Folgestudien.

Übrigens: Falls ihr jetzt noch Lust auf mehr Geschichten aus der Welt der Wissenschaft habt, dann schaut gerne bei Gerlads Artikeln wie diesem hier vorbei:

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Und Paz selbst? Der Schüler ist inzwischen wissenschaftlicher Mitarbeiter am Caltech. Er verbessert seine KI-Pipeline und ist Mentor für jüngere Schüler im Planet Finder Academy Programm, also dem Programm, an dem er selbst teilnahm.

So verdient er mittlerweile einen eigenen Lebensunterhalt als Wissenschaftler. Vielleicht werden dank ihm sogar bald noch mehr Entdeckungen gemacht.