O quebra-cabeça que Daubechies resolveu foi como pegar um avanço de wavelet recente – uma coisa bela, dos matemáticos franceses Yves Meyer e Stéphane Mallat, mas tecnicamente impraticável – e torná-lo passível de aplicação. Para “colocar na cabeça”, diria Daubechies, mas sem torná-lo feio. Como ela disse na declaração do Guggenheim: “É algo que os matemáticos muitas vezes dão como certo, que uma estrutura matemática pode ser realmente elegante e bonita, mas para usá-la em uma aplicação verdadeira, você tem que mutilá-la: Bem, eles dão de ombros. Isso é a vida – a matemática aplicada é sempre um pouco suja. Não concordo com este ponto de vista. ”
Em fevereiro de 1987, ela construiu a base para o que cresceu até se tornar uma “família” de wavelets Daubechies, cada uma adequada a uma tarefa ligeiramente diferente. Um fator-chave tornou sua descoberta possível: pela primeira vez em sua carreira, ela tinha um terminal de computador em sua mesa, para que pudesse programar facilmente suas equações e representar graficamente os resultados. Naquele verão, Daubechies escreveu um artigo e, evitando o congelamento das contratações, conseguiu um emprego na AT&T Bell Labs. Ela começou em julho e se mudou para uma casa comprada recentemente com Calderbank, com quem se casou depois de responder à pergunta no outono anterior. (Calderbank tinha feito saber que havia uma oferta permanente, mas ele resistiu em propor por respeito à oposição declarada de Daubechies à instituição do casamento.)
A cerimônia foi em maio, em Bruxelas. Daubechies preparou todo o jantar de casamento (com a ajuda de seu noivo), um banquete belga-britânico de frango com endívia e guisado de salsicha Lancashire, bolo de chocolate e ninharia (entre outras ofertas) para 90 convidados. Ela imaginou que 10 dias cozinhando e assando seriam administráveis, só mais tarde para perceber que não tinha tachos e panelas suficientes para o preparo, nem espaço na geladeira para armazenamento, sem mencionar outros desafios logísticos. Sua solução algorítmica foi a seguinte: peça aos amigos que lhe emprestem os recipientes necessários; encher os referidos recipientes e devolvê-los para guarda em suas geladeiras e para transporte para o casamento. Ela encorajou os convidados mais gourmand a trazer canapés em vez de presentes. Sua mãe, colocando o pé no chão, comprou um exército de saleiros e pimenteiros.
Daubechies continuou ela pesquisa wavelets no AT&T Bell Labs, fazendo uma pausa em 1988 para ter um bebê. Foi um período perturbador e desorientador, porque ela perdeu a capacidade de fazer matemática em nível de pesquisa por vários meses após o parto. “As ideias matemáticas não viriam”, diz ela. Isso a assustou. Ela não contou a ninguém, nem mesmo ao marido, até que gradualmente sua motivação criativa voltou. Na ocasião, ela advertiu as matemáticas mais jovens sobre o efeito cérebro de bebês, e elas ficaram gratas pela dica. “Eu não poderia imaginar que algum dia teria problemas para pensar”, diz Lillian Pierce, uma colega da Duke. Mas quando aconteceu, Pierce lembrou a si mesma: “OK, é disso que Ingrid estava falando. Vai passar.” As alunas de Daubechies também mencionam sua gratidão por sua disposição em exigir cuidados infantis em conferências e, às vezes, até mesmo em assumir as funções de babá. “Meu orientador se ofereceu para entreter meu filho enquanto eu fazia uma palestra”, um ex-Ph.D. estudante, a matemática de Yale Anna Gilbert, lembra. “Ela incluiu perfeitamente todos os aspectos do trabalho e da vida.”
Em 1993, Daubechies foi nomeada para o corpo docente de Princeton, a primeira mulher a se tornar professora titular no departamento de matemática. Ela foi atraída pela perspectiva de se misturar com historiadores e sociólogos e sua turma, não apenas engenheiros elétricos e matemáticos. Ela projetou um curso chamado “Math Alive” voltado para não matemáticos e não-ciências e deu palestras para o público em geral sobre “Surfing With Wavelets: A New Approach to Analyzing Sound and Images”. Wavelets estavam decolando no mundo real, implantadas pelo FBI na digitalização de seu banco de dados de impressões digitais. Um algoritmo inspirado em wavelet foi usado na animação de filmes como “A vida de um inseto”.
“As wavelets de Daubechies são suaves, bem balanceadas, não muito espalhadas e fáceis de implementar em um computador”, disse Terence Tao, um matemático da Universidade da Califórnia, em Los Angeles. Ele era um estudante de graduação em Princeton na década de 1990 e fez cursos em Daubechies. (Ele ganhou a medalha Fields em 2006.) Wavelets Daubechies, diz ele, podem ser usados ”fora da caixa” para uma ampla variedade de problemas de processamento de sinal. Na sala de aula, lembra Tao, Daubechies tinha um talento especial para ver matemática pura (por curiosidade), matemática aplicada (para fins práticos) e experiência física como um todo unificado. “Lembro-me, por exemplo, de uma vez quando ela descreveu ter aprendido sobre como o ouvido interno funcionava e percebido que era mais ou menos a mesma coisa que uma transformação wavelet, o que eu acho que a levou a propor o uso de wavelets no reconhecimento de fala.” A wavelet Daubechies impulsionou o campo para a era digital. Em parte, as wavelets provaram ser revolucionárias porque são matematicamente profundas. Mas, principalmente, como observa Calderbank, foi porque Daubechies, uma incansável construtora de comunidades, assumiu como missão construir uma rede de pontes para outros campos.
No devido tempo, os prêmios começaram a se acumular: The MacArthur em 1992 foi seguido pelo American Mathematical Society Steele Prize for Exposition em 1994 por seu livro “Ten Lectures on Wavelets”. Em 2000, Daubechies se tornou a primeira mulher a receber o prêmio da Academia Nacional de Ciências em matemática. Na época, ela era mãe de dois filhos pequenos. (Sua filha, Carolyn, 30, é uma cientista de dados; seu filho, Michael, 33, é um professor de matemática do ensino médio no South Side de Chicago.) E pelo que parecia, ela estava lidando com tudo isso com facilidade.
O quebra-cabeça que Daubechies resolveu foi como pegar um avanço de wavelet recente – uma coisa bela, dos matemáticos franceses Yves Meyer e Stéphane Mallat, mas tecnicamente impraticável – e torná-lo passível de aplicação. Para “colocar na cabeça”, diria Daubechies, mas sem torná-lo feio. Como ela disse na declaração do Guggenheim: “É algo que os matemáticos muitas vezes dão como certo, que uma estrutura matemática pode ser realmente elegante e bonita, mas para usá-la em uma aplicação verdadeira, você tem que mutilá-la: Bem, eles dão de ombros. Isso é a vida – a matemática aplicada é sempre um pouco suja. Não concordo com este ponto de vista. ”
Em fevereiro de 1987, ela construiu a base para o que cresceu até se tornar uma “família” de wavelets Daubechies, cada uma adequada a uma tarefa ligeiramente diferente. Um fator-chave tornou sua descoberta possível: pela primeira vez em sua carreira, ela tinha um terminal de computador em sua mesa, para que pudesse programar facilmente suas equações e representar graficamente os resultados. Naquele verão, Daubechies escreveu um artigo e, evitando o congelamento das contratações, conseguiu um emprego na AT&T Bell Labs. Ela começou em julho e se mudou para uma casa comprada recentemente com Calderbank, com quem se casou depois de responder à pergunta no outono anterior. (Calderbank tinha feito saber que havia uma oferta permanente, mas ele resistiu em propor por respeito à oposição declarada de Daubechies à instituição do casamento.)
A cerimônia foi em maio, em Bruxelas. Daubechies preparou todo o jantar de casamento (com a ajuda de seu noivo), um banquete belga-britânico de frango com endívia e guisado de salsicha Lancashire, bolo de chocolate e ninharia (entre outras ofertas) para 90 convidados. Ela imaginou que 10 dias cozinhando e assando seriam administráveis, só mais tarde para perceber que não tinha tachos e panelas suficientes para o preparo, nem espaço na geladeira para armazenamento, sem mencionar outros desafios logísticos. Sua solução algorítmica foi a seguinte: peça aos amigos que lhe emprestem os recipientes necessários; encher os referidos recipientes e devolvê-los para guarda em suas geladeiras e para transporte para o casamento. Ela encorajou os convidados mais gourmand a trazer canapés em vez de presentes. Sua mãe, colocando o pé no chão, comprou um exército de saleiros e pimenteiros.
Daubechies continuou ela pesquisa wavelets no AT&T Bell Labs, fazendo uma pausa em 1988 para ter um bebê. Foi um período perturbador e desorientador, porque ela perdeu a capacidade de fazer matemática em nível de pesquisa por vários meses após o parto. “As ideias matemáticas não viriam”, diz ela. Isso a assustou. Ela não contou a ninguém, nem mesmo ao marido, até que gradualmente sua motivação criativa voltou. Na ocasião, ela advertiu as matemáticas mais jovens sobre o efeito cérebro de bebês, e elas ficaram gratas pela dica. “Eu não poderia imaginar que algum dia teria problemas para pensar”, diz Lillian Pierce, uma colega da Duke. Mas quando aconteceu, Pierce lembrou a si mesma: “OK, é disso que Ingrid estava falando. Vai passar.” As alunas de Daubechies também mencionam sua gratidão por sua disposição em exigir cuidados infantis em conferências e, às vezes, até mesmo em assumir as funções de babá. “Meu orientador se ofereceu para entreter meu filho enquanto eu fazia uma palestra”, um ex-Ph.D. estudante, a matemática de Yale Anna Gilbert, lembra. “Ela incluiu perfeitamente todos os aspectos do trabalho e da vida.”
Em 1993, Daubechies foi nomeada para o corpo docente de Princeton, a primeira mulher a se tornar professora titular no departamento de matemática. Ela foi atraída pela perspectiva de se misturar com historiadores e sociólogos e sua turma, não apenas engenheiros elétricos e matemáticos. Ela projetou um curso chamado “Math Alive” voltado para não matemáticos e não-ciências e deu palestras para o público em geral sobre “Surfing With Wavelets: A New Approach to Analyzing Sound and Images”. Wavelets estavam decolando no mundo real, implantadas pelo FBI na digitalização de seu banco de dados de impressões digitais. Um algoritmo inspirado em wavelet foi usado na animação de filmes como “A vida de um inseto”.
“As wavelets de Daubechies são suaves, bem balanceadas, não muito espalhadas e fáceis de implementar em um computador”, disse Terence Tao, um matemático da Universidade da Califórnia, em Los Angeles. Ele era um estudante de graduação em Princeton na década de 1990 e fez cursos em Daubechies. (Ele ganhou a medalha Fields em 2006.) Wavelets Daubechies, diz ele, podem ser usados ”fora da caixa” para uma ampla variedade de problemas de processamento de sinal. Na sala de aula, lembra Tao, Daubechies tinha um talento especial para ver matemática pura (por curiosidade), matemática aplicada (para fins práticos) e experiência física como um todo unificado. “Lembro-me, por exemplo, de uma vez quando ela descreveu ter aprendido sobre como o ouvido interno funcionava e percebido que era mais ou menos a mesma coisa que uma transformação wavelet, o que eu acho que a levou a propor o uso de wavelets no reconhecimento de fala.” A wavelet Daubechies impulsionou o campo para a era digital. Em parte, as wavelets provaram ser revolucionárias porque são matematicamente profundas. Mas, principalmente, como observa Calderbank, foi porque Daubechies, uma incansável construtora de comunidades, assumiu como missão construir uma rede de pontes para outros campos.
No devido tempo, os prêmios começaram a se acumular: The MacArthur em 1992 foi seguido pelo American Mathematical Society Steele Prize for Exposition em 1994 por seu livro “Ten Lectures on Wavelets”. Em 2000, Daubechies se tornou a primeira mulher a receber o prêmio da Academia Nacional de Ciências em matemática. Na época, ela era mãe de dois filhos pequenos. (Sua filha, Carolyn, 30, é uma cientista de dados; seu filho, Michael, 33, é um professor de matemática do ensino médio no South Side de Chicago.) E pelo que parecia, ela estava lidando com tudo isso com facilidade.
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