Rachel Ward (matemática)
Rachel Ward é uma matemática estadunidense, que trabalha nas áreas de aprendizado de máquina e processamento de sinais. É professora da Universidade do Texas em Austin.
| Rachel Ward | |
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| Alma mater | |
| Ocupação | matemática |
| Empregador(a) | Universidade do Texas em Austin |
| Orientador(a)(es/s) | Ingrid Daubechies |
Formação
editarRachel Ward obteve o BS em matemática na Universidade do Texas em Austin em 2005.[1] Obteve um PhD em matemática aplicada e computacional em 2009 na Universidade de Princeton, orientada por Ingrid Daubechies, com a tese Freedom through Imperfection: Exploiting the flexibility offered by redundancy in signal processing.[2]
Carreira
editarWard foi instrutora no Instituto Courant de Ciências Matemáticas em 2009-2011[3] integrando em 2011 a faculdade da Universidade do Texas em Austin.[3] Em 2018 foi Visiting Research Scientist na Facebook AI Research[3] sendo atualmente Von Neumann Fellow no Instituto de Estudos Avançados de Princeton.[4]
Prêmios e honrarias
editarRachel Ward e Deanna Needell receberam o Prêmio IMA de Matemática e Aplicações de 2016. O prêmio reconhece o trabalho teórico delas relacionado com o sensoriamento médico e imagem por ressonância magnética (MRI).[5]
Para o Congresso Internacional de Matemáticos de 2022 em São Petersburgo está listada como palestrante convidada.[6]
Pesquisa
editarWard trabalhou em um projeto financiado pelo Departamento de Defesa dos Estados Unidos, para desenvolver veículos aéreos não tripulados.[7]
Referências
- ↑ «Rachel A. Ward» (PDF). Consultado em 11 de fevereiro de 2021
- ↑ Rachel Ward (em inglês) no Mathematics Genealogy Project
- ↑ a b c «PACM Colloquium: Rachel Ward, University of Texas». Program in Applied & Computational Mathematics, Princeton University. 19 de fevereiro de 2018. Consultado em 11 de fevereiro de 2021
- ↑ «IAS - Current Van Neumann Fellow: Rachel Ward». Institute for Advanced Study. Consultado em 11 de fevereiro de 2021
- ↑ «Deanna Needell and Rachel Ward Co-awarded the 2016 IMA Prize in Mathematics and its Applications». IMA. Consultado em 11 de fevereiro de 2021
- ↑ ICM2022 Invited Lectures
- ↑ «Creating Truly Autonomous Systems is the Goal of New $7.5 Million Engineering Project». UT News. 26 de abril de 2018. Consultado em 11 de fevereiro de 2021