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Lucas Resende defende tese de doutorado na segunda (1º)

Na próxima segunda-feira (1º), Lucas Resende defende sua tese de doutorado “Robustez via médias podadas” (Robustness via trimmed sample means), às 16h, na sala 232 do IMPA. A defesa também poderá ser acompanhada pelo YouTube, neste link.

Natural de São João Del Rei (MG), o jovem, de 26 anos, se formou em matemática computacional na UFMG (Universidade Federal de Minas Gerais), instituição onde também concluiu seu mestrado.

O gosto pela matemática sempre o acompanhou. No 7ª ano do Ensino Fundamental, ele ganhou uma medalha de prata na OBMEP (Olimpíada Brasileira de Matemática das Escolas Públicas). A conquista aumentou seu amor pela matéria, principalmente porque ao ingressar na graduação, o jovem também começou a fazer parte do Programa de Iniciação Científica e Mestrado, o PICME. 

Após o mestrado, a escolha pelo IMPA para o doutorado se deu pelo renome e relevância da instituição. No período em que ficou no instituto, o jovem também colaborou em dois projetos do Centro do PI (Centro de Projetos e Inovação IMPA), que desenvolve soluções tecnológicas para empresas e setor público. 

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Prestes a se tornar doutor, Lucas explicou que sua tese, orientada pelo pesquisador do IMPA Roberto Imbuzeiro, investiga as aplicações e propriedades das médias podadas no contexto de estimação robusta com dados provenientes de distribuição de cauda pesada ou mesmo contaminados. 

“Pode acontecer de em uma análise, termos um dado contaminado, e com isso queremos recuperar a informação mais próxima da real. Minha tese traça caminhos para que isso seja feito, deixando a análise limpa e mais próxima dos dados originais. Fazemos isso usando a mesma estratégia que usam para avaliar as escolas de samba no carnaval do Rio: descartamos os maiores e os menores valores e tomamos a média do resto. O que mostramos nesse trabalho é que, em muitos aspectos, essa estratégia é a melhor possível.”

No segundo semestre, Lucas irá para a França para fazer um pós-doutorado em um projeto de inteligência artificial na saúde.

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