Matteo Paz, um jovem americano de 18 anos, ganhou destaque mundial ao identificar 1,5 milhão de novos objetos espaciais. Ele utilizou inteligência artificial para analisar dados massivos fornecidos pela NASA.
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O feito rendeu ao estudante um prêmio de 250 mil dólares, aproximadamente R$ 1,4 milhão, em uma prestigiada competição científica. O trabalho revolucionário mapeou o que até então era considerado invisível aos astrônomos.
Além do prêmio financeiro, o projeto de Matteo recebeu publicação em uma revista científica de prestígio. Atualmente, ele continua suas pesquisas para aprimorar o sistema que desenvolveu em apenas seis semanas de trabalho.
O jovem integrou a Planet Finder Academy no Instituto de Tecnologia da Califórnia. Lá, ele analisou 200 terabytes de dados do telescópio NEOWISE da NASA, acumulados desde 2009 por meio de monitoramento infravermelho.
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A princípio, o volume de 200 bilhões de linhas de observações era intimidador para qualquer pesquisador. No entanto, Matteo desenvolveu em tempo recorde um sistema de aprendizado de máquina capaz de detectar sinais sutis.
Com essa tecnologia inovadora, ele catalogou mais de 2 milhões de corpos celestes. Entre eles, cerca de 1,5 milhão era totalmente desconhecidos, revelando uma nova perspectiva sobre a vastidão do nosso universo.
O mapa do que era invisível no espaço
O algoritmo analisa mudanças na radiação infravermelha para classificar fenômenos. Assim, ele consegue identificar buracos negros, sistemas de estrelas duplas, quasares e até supernovas em regiões muito distantes.
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Além disso, o catálogo pode ajudar cientistas a entender quais exoplanetas podem ser habitáveis. Segundo o estudante, essa descoberta tem implicações profundas para o futuro das pesquisas sobre a vida humana.
Tecnologia com potencial além da astronomia
De acordo com o mentor Davy Kirkpatrick, ninguém havia tentado usar toda a base do NEOWISE antes. A técnica usa ferramentas matemáticas para detectar variações que escapam às análises tradicionais do céu.
Embora o foco atual seja o espaço, o sistema tem potencial para outras áreas. No futuro, a ferramenta pode ser adaptada para finanças, neurociência e monitoramento ambiental em grandes massas de dados críticos. Atualmente, Matteo atua como assistente de pesquisa remunerado e refina sua tecnologia.
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