Rachel Ward (matemática)

Rachel Angela Ward es una matemática aplicada estadounidense de la Universidad de Texas en Austin . Es conocida por su trabajo en aprendizaje automático , optimización y procesamiento de señales . En la Universidad de Texas, es Profesora Distinguida WA "Tex" Moncrief en Ingeniería y Ciencias Computacionales—Ciencia de Datos, y profesora de matemáticas. ^{[ 1 ]}

Ward obtuvo su licenciatura en matemáticas de la Universidad de Texas en Austin en 2005. ^{[ 2 ]} Obtuvo su doctorado en matemáticas aplicadas y computacionales de la Universidad de Princeton en 2009. Su directora de tesis doctoral fue Ingrid Daubechies . ^{[ 3 ]}

Ward fue instructora en el Instituto Courant de 2009 a 2011 ^{[ 4 ]} y luego se unió al profesorado de la Universidad de Texas en Austin en 2011. ^{[ 4 ]} En 2018, fue Científica Investigadora Visitante en Facebook Artificial Intelligence Research ^{[ 4 ]} y en 2019 fue Becaria Von Neumann en el Instituto de Estudios Avanzados . ^{[ 5 ]} Forma parte del Consejo Asesor Científico del Instituto de Investigación Computacional y Experimental en Matemáticas (ICERM). ^{[ 6 ]}

Ward es conocida por su trabajo en una amplia variedad de áreas de matemáticas aplicadas, incluyendo procesamiento de imágenes, detección comprimida y descenso de gradiente estocástico y adaptativo. ^{[ 7 ]} Ward también trabajó en un proyecto financiado por el Departamento de Defensa , con profesores de la Facultad de Ciencias Naturales y la Escuela Cockrell de la Universidad de Texas en Austin, para desarrollar vehículos aéreos no tripulados . ^{[ 8 ]}

Ward recibió una beca de investigación Alfred P. Sloan en matemáticas en 2012. ^{[ 9 ]} Ward y Deanna Needell recibieron el Premio IMA en Matemáticas y Aplicaciones en 2016. ^{[ 10 ]} En 2020, Ward fue nombrado becario Simons. ^{[ 7 ]} Ward fue ponente invitado en el Congreso Internacional de Matemáticos de 2022. ^{[ 11 ]}

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