Il William Benter Prize in Matematica applicata, ogni due anni, mira a premiare quelle ricerche matematiche che hanno avuto un impatto diretto e fondamentale su applicazioni scientifiche, commerciali, finanziarie e ingegneristiche. Quest’anno, i 100 mila dollari del riconoscimento sono andati a Ingrid Daubechies della Duke University. E’ la prima volta, dal 2010, che la City University di Hong Kong conferisce questo premio a una donna.

La Daubechies è professore nei dipartimenti di Matematica e Elettrotecnica e Ingegneria Informatica e il suo lavoro spazia dalle wavelet alla compressione delle immagini agli algoritmi matematici applicati per riconoscere i falsi dell’arte; ha lavorato inoltre per costruire reti matematiche globali e fornire una migliore formazione a scienziati e ingegneri di paesi in via di sviluppo, e per incoraggiare un maggiore interesse per la matematica tra le donne.

Il premio è stato consegnato il 4 giugno da Roderick Wong Sue-cheun, direttore del Liu Bie Ju Center for Mathematical Sciences (LBJ) della City University di Hong Kong, durante la cerimonia di apertura della Conference on Applied Mathematics 2018, co-organizzata da LBJ e dal Dipartimento di Matematica. Dopo la cerimonia di premiazione, Ingrid Daubechies ha tenuto una conferenza plenaria dal titolo “Distanze biologicamente rilevanti tra superfici morfologiche che rappresentano denti e ossa”.

Non è la prima volta che la Daubechies raggiunge un primato femminile: nel 2000 è stata la prima donna a ricevere il premio National Academy of Sciences in Matematica e dal 2011 al 2014 è stata la prima presidente donna dell’Unione Matematica Internazionale.

“Mi ha molto commosso il fatto che il premio riconoscesse molti aspetti del mio lavoro”, ha dichiarato la matematica, che continua a lavorare a diversi progetti su wavelets e su altri argomenti legati alla biologia.

Le wavelet sono funzioni matematiche utilizzate nell’elaborazione di segnali digitali e nella riduzione di foto e filmati digitali. I contributi di Ingrid Daubechies sulle wavelet vanno dal molto teorico al molto pratico: l’FBI, per esempio, ha utilizzato le sue tecniche di compressione digitale per gestire l’enorme quantità di dati relativi alle impronte digitali nel database del Bureau.

Inoltre, la Daubechies ha creato e applicato algoritmi matematici per individuare i falsi artistici e analizzare i dipinti danneggiati e ha usato wavelet e machine learning per distinguere le false opere di artisti come Vincent van Gogh. I suoi algoritmi sono usati per confrontare i diversi stili artistici, individuare quando un’opera è stata dipinta e per restaurare opere d’arte che si sono incrinate, sbiadite o danneggiate durante i conflitti, senza realmente toccarle.