Matias Delgadino
Matemática
Desde muito novo, o argentino Matias Delgadino queria entender o mundo, e a ferramenta que escolheu foi a matemática aplicada. Hoje ele é um matemático que persegue os padrões. Graduado em matemática pela Universidade Nacional de Córdoba, na Argentina, seguiu para o doutorado na Universidade de Maryland, Estados Unidos. Fez dois estágios de pós-doutorado: o primeiro no Centro Internacional de Física Teórica, na Itália, e o último no Imperial College, Reino Unido. Sua pesquisa aborda a auto-organização, um processo em que padrões ordenados surgem de sistemas desordenados. É um trabalho com grandes possibilidades de reverberação na aprendizagem de máquina. Antes professor adjunto na Pontifícia Universidade Católica do Rio, é atualmente pesquisador na Universidade do Texas, nos EUA.
Delgadino sempre foi fascinado pelos padrões que podemos encontrar na vida cotidiana, como gotas de chuva caindo na janela do carro ou a forma fractal do brócolis ou couve-flor. Após tantos anos de estudo, ele descobriu que a ciência tem muitas respostas, mas o mais interessante é sempre o que ainda não podemos explicar.
Projetos
Você já se perguntou por que os patos voam em forma de V ou por que cardumes de peixes se formam? Esses são exemplos de auto-organização. A auto-organização pode ser definida como um processo no qual os padrões ordenados aparecem em um sistema originalmente desordenado pelas interações individuais dos agentes que compõem o sistema sem nenhuma coordenação.
Em geral, esse tipo de comportamento aparece quando o sistema possui um grande número de agentes e as flutuações locais do sistema podem começar a ser negligenciadas em termos de dinâmica macroscópica. O limite quando o número de agentes cresce até o infinito pode ser descrito por meio de um PDE não linear que geralmente é chamado de limite do meio-campo.
O projeto está focado em entender quantitativamente quando o limite do meio-campo funciona como um bom descritor do sistema, bem como as flutuações do sistema microscópico ao redor do limite do meio-campo. Como aplicação desta teoria, esperamos poder caracterizar de maneira quantitativa a convergência de alguns algoritmos no aprendizado de máquina.
Recursos investidos
Instituições
- Universidade do Texas/EUA (atual)
- Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro(até 2021)
