Caltech’teki araştırması sayesinde, yerel bir lise öğrencisi daha önce bilinmeyen 1,5 milyon uzayda ortaya çıktı, bir NASA misyonunun potansiyelini genişletti ve tek bir yazılı makale yayınladı.
Matteo (Matthew) Paz’ın makalesinde yayınlanan Astronomik dergi Bu keşiflere yol açan ve diğer gökbilimciler ve astrofizikçiler tarafından kendi araştırmaları için uyarlanabilen yeni bir AI algoritmasını anlatıyor.
Paz, annesi onu ilkokuldayken Caltech’teki halka açık Stargazing derslerine getirdiğinden astronomi hakkında daha fazla bilgi edinmek istedi. 2022 yazında, Astronomi Profesörü Andrew Howard liderliğindeki Caltech Planet Finder Akademisi’nde astronomi ve ilgili bilgisayar bilimlerini incelemek için kampüse geldi.
Gökbilimci ve IPAC kıdemli bilim adamı Davy Kirkpatrick Paz’ın akıl hocası olarak görev yaptı.
“Davy ile tanıştığım için çok şanslıyım,” diyor Paz. “Onunla konuştuğum ilk günü hatırlıyorum, bundan çıkmak için bir kağıt üzerinde çalışmayı düşündüğümü söyledim, bu altı haftadan çok daha büyük bir hedef. Beni cesaretlendirmedi. ‘Tamam, hadi bunun hakkında konuşalım’ dedi. Dizsiz bir öğrenme deneyimine izin verdi.
Kirkpatrick, Tennessee’deki bir tarım topluluğunda büyüdü ve dokuzuncu sınıf kimya ve fizik öğretmeni Marilyn Morrison’un yardımıyla gökbilimci olma hayalini fark etti. Ona ve annesine potansiyele sahip olduğunu söyledi ve üniversiteye hazırlanmak için hangi dersleri alması gerektiğini açıkladı.
Kirkpatrick, “Aynı tür mentorlukları başka birine ve umarım birçok kişi için aktarmak istedim.” Diyor. “Potansiyellerini görürsem, ona ulaştıklarından emin olmak istiyorum. Onlara yardım etmek için elimden geleni yapacağım.”
Kirkpatrick ayrıca, 10 yıldan fazla bir süredir asteroitler ve diğer nesneler arayışında tüm gökyüzünü tarayan şimdi emekli bir kızılötesi teleskop olan Neowise’den (Yakın Nesne Nesne Geniş Saha Kızılötesi Araştırma Gezgini) daha fazla bilgi edinmek istedi.
NASA teleskopu asteroitleri gözlemlemekle meşgulken, aynı zamanda yoğun bir şekilde yanıp sönen, titreşen veya kargaşalı diğer daha uzak, kozmik nesnelerin değişen ısısını tespit etti. Gökbilimciler şu değişken nesneleri diyor: kuasarlar, patlayan yıldızlar ve eşleştirilmiş yıldızlar birbirlerini tutturuyor.
Ancak bu değişken nesneler hakkındaki veriler henüz kullanılmamıştı. Neowise ekibi bu nesneleri tanımlayabilir ve onları astronomik topluluğa sunabilirse, ortaya çıkan katalog kozmik varlıkların yıllar boyunca nasıl değiştiği hakkında fikir verebilir.
Kirkpatrick, “Bu noktada, on yıl boyunca yaptığımız her tespitin masasında 200 milyar sıraya doğru sürünüyorduk.” “Bu yüzden yaz için fikrim gökyüzünün küçük bir parçasını almak ve bazı değişken yıldızlar bulup bulamayacağımızı görmekti. O zaman bunları astronomik topluluğa vurgulayabiliriz, ‘İşte elle keşfettiğimiz bazı yeni şeyler; sadece veri kümesinde potansiyelin ne olduğunu hayal edin’ ‘diyebiliriz.
Paz’ın verileri manuel olarak eleme gibi bir niyeti yoktu. Okul işi onu meydan okumaya yeni bir bakış açısı getirmeye hazırlamıştı. Entegre kodlama, teorik bilgisayar bilimi ve resmi matematiğin seçmeli olarak yapay zekaya ilgi duymuştu.
Paz, AI’nın Kirkpatrick’in ona verdiği gibi geniş, düzenli veri kümelerinde en iyi eğittiğini biliyordu. Ve Paz, programlamanın tadını çıkarması gereken ileri matematik bilgisine sahipti: Pasadena Unified School District’in Matematik Akademisi’nde öğrencilerin sekizinci sınıfta AP Calculus’u bitirdiği ileri lisans matematiği okuyordu.
Böylece Paz, tüm veri kümesini analiz etmek ve potansiyel değişken nesneleri işaretlemek için bir makine öğrenme tekniği geliştirmeye başladı. Bu altı hafta içinde, bazı vaat göstermeye başlayan AI modelini hazırlamaya başladı. Çalışırken, ilgili astronomi ve astrofizik öğrenmek için Kirkpatrick’e danıştı.
Paz, “Davy ile her toplantı% 10 iş ve% 90 ABD sohbet ediyor” diyor. “Sadece böyle bilim hakkında konuşacak birine sahip olmak çok güzeldi.”
Kirkpatrick ayrıca Paz’ı, astronomi için makine öğrenme teknikleri ve kısa ve uzun zaman dilimlerine göre değişen nesnelerin çalışmasında uzmanlıklarını paylaşan Caltech gökbilimcileri Shoubaneh Hemmati, Daniel Masters, Ashish Mahabal ve Matthew Graham ile bağladı. Paz ve Kirkpatrick, Neowise’in gözlemlerinin belirli ritminin, uzun süre hızlı bir şekilde yanıp sönen veya kademeli olarak değişen birçok nesneyi sistematik olarak tespit edemeyeceği ve sınıflandıramayacağı anlamına geldiğini öğrendi.
Yaz sonuçlandığı gibi, hala yapacak çok şey vardı. 2024’te Paz ve Kirkpatrick tekrar işbirliği yaptı ve bu kez Paz diğer lise öğrencilerine rehberlik etti.
Şimdi Paz, Neowise’in gözlemlerinden gelen tüm ham verileri işlemek için AI modelini geliştirdi ve sonuçları analiz etti. Teleskopun kızılötesi ölçümlerindeki dakika farklılıklarını tespit etmek için eğitilen algoritmalar, verilerdeki 1,5 milyon potansiyel yeni nesneyi işaretledi ve sınıflandırdı. 2025’te Paz ve Kirkpatrick, neowise verilerinde parlaklıkta önemli ölçüde değişen nesnelerin tam kataloğunu yayınlamayı planlıyor.
Paz, “Uyguladığım model, astronomide diğer zaman alanı çalışmaları ve potansiyel olarak zamansal bir formatta gelen başka bir şey için kullanılabilir.” Diyor. Diyerek şöyle devam etti: “Bilgilerin benzer şekilde bir zaman serilerinde geldiği ve periyodik bileşenlerin kritik olabileceği (borsa) grafik analiziyle bazı ilgisi görebiliyordum. Ayrıca, periyodik mevsimlerin ve gündüz gece döngülerinin büyük roller oynadığı kirlilik gibi atmosferik etkileri de inceleyebilirsiniz.”
Şimdi, liseyi bitirirken Paz bir Caltech çalışanı. Neowise ve diğer birçok NASA ve NSF destekli uzay görevinden verileri yöneten, süreçleri, arşivleri yöneten, süreçler, arşivler ve analiz eden Kirkpatrick için çalışıyor. Paz’ın ilk ödeme işi.
