一個暑假,他用 AI 幫 NASA 篩出 150 萬顆星——AI 時代,孩子的暑假值多少錢?

編者按:本文的故事與靈感,源自公眾號「甜蜜Susan(朵朵花開了)」的分享,以及 Matteo Paz 的公開報導;由 World Science Academy 整理改寫,文中觀點為我們所加。

每年暑假一到,家長群裡的焦慮就開始升溫:兩個月,到底該怎麼安排?

有的家長把時間表排到滿——補數學、刷 AP、考托福、競賽班、夏校連軸轉;有的乾脆放手,讓孩子睡到中午、刷影片到深夜。可最近一個美國高中生的暑假,讓不少家長默默放下了手裡的補習清單。

一份「隨手作業」,最後驚動了整個天文圈

故事的主角叫 Matteo Paz,加州帕薩迪納一所普通高中的學生。去年暑假,他進了加州理工學院(Caltech)的暑期科研項目。

導師給他的任務本來很樸素:NASA 有一台已經退役的紅外線望遠鏡 NEOWISE,過去十年不停掃描天空,留下了將近 2000 億條觀測記錄,裡面藏著大量亮度會變化的天體。導師的本意,是讓他先從一小塊資料練手,手工挑幾顆變星,熟悉一下科研流程。

但 Matteo 沒有照劇本走。他盯著資料庫看了一會兒,問了一句:「為什麼要人工找?不能讓 AI 來找嗎?」

於是他乾脆不用手翻了。他坐下來寫程式,把訊號處理和機器學習揉在一起,做出了一套 AI 模型,取名 VARnet——然後直接對整個 NASA 資料庫下手。在一張普通顯卡上,它每分析一個天體只要 53 微秒(你眨一次眼大約 30 萬微秒)。它最終標記出約 150 萬個可能是變星的候選目標(仍需天文學家進一步驗證)。

這項成果後來登上了國際天文學權威期刊《The Astronomical Journal》,作者欄只有一個名字。憑著這項研究,他拿下美國高中生科研含金量最高的比賽之一——Regeneron Science Talent Search 的冠軍,獎金 25 萬美元;加州理工還在他高中畢業前,直接給了他一份帶薪工作。

別急著羨慕天才,先看他怎麼過暑假

我不想把這寫成一個「別人家的孩子」的故事。真正值得家長看懂的,是三件事。

第一,他面對的是一個現實裡的真問題。 美國很多大學的暑期科研項目就是這麼設計的:導師只給問題、不給答案,剩下的你自己想辦法。這種過程,比多背幾個知識點難太多——因為現實世界根本沒有標準答案。

第二,他把 AI 當同事在用。 現在會用 ChatGPT 的高中生一抓一大把,他的不同在於:重複、繁瑣的活丟給 AI,自己專心去做 AI 做不了的部分——設計方案、驗證結果、優化模型。AI 時代真正值錢的,是那些提問題、定方案、整合資源、驗證結果的人。

第三,越來越多名校招生官,想看的是「真東西」。 一篇論文、一個專案、一個能跑起來的原型,這些包裝不了。他們真正想知道的,是這孩子有沒有解決問題的能力;至於活動清單有多長,反而沒那麼重要。

那你家孩子的暑假,該怎麼過?

說實話,暑假最可惜的,還不是玩掉了時間。最可惜的是:整整兩個月,孩子都在照著別人排好的表跑——上午數學、下午英語、晚上物理,忙得像在打卡上班,到頭來,沒有一件事是自己的。

打基礎當然重要。但暑假是難得能連續六到八週、沉下心做一件事的時間。一段程式、一份研究、一個小網站、一個模型——這些才是孩子成長軌跡裡真正留得下來的證據。以後申請大學、找實習,它們比一句「暑假很努力」有說服力一百倍。

我們在做的,正是這件事

在 World Science Academy 世界科展學院,我們不會直接給孩子答案。我們做的,是帶他把一個真實的問題,一步步變成一份扎實的研究:從提出一個可驗證的問題、用真實資料做實驗與分析,到像真正的研究者那樣寫成論文、做出海報、站上講台(對接 ISEF、Regeneron STS 等各地科展)。

我們的主題都來自真實世界——AI 應用、農業與植物科學、能源與永續、微生物與生命科學、AI 智慧系統;帶隊的,是做過研究、也坐過評審桌的博士導師,和一位 AI 產品設計師。

不是每個孩子都能找到 150 萬顆星。但每個孩子,都能在一個暑假裡,第一次把自己的興趣、能力和真實世界連在一起——這或許才是一個暑假,最貴的收穫。

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