Nacimiento |
24 de octubre de 1962 Suresnes |
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Nacionalidad | francés |
Capacitación |
Universidad Politécnica de Pensilvania |
Ocupaciones | Matemático , profesor universitario |
Trabajé para | Universidad de Nueva York , École normale supérieure (París) , École polytechnique |
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Dominio | Matemáticas Aplicadas |
Miembro de |
Academia de Ciencias Academia Nacional de Ingeniería de los Estados Unidos |
Director de tesis | Ruzena Bajcsy |
Premios |
Premio de la Fundación EADS Premio Blaise-Pascal (1997) Medalla de Innovación CNRS (2013) |
Stéphane G. Mallat , nacido en Suresnes el24 de octubre de 1962, es un investigador de matemáticas aplicadas especializado en procesamiento de señales .
Recibió el Gran Premio de Ciencias de la Información de la Fundación Corporativa EADS en 2007 otorgado en colaboración con la Academia de Ciencias y el Premio Blaise-Pascal en 1997.
Después de obtener su doctorado en 1988 en la Universidad de Pennsylvania , Stéphane Mallat contribuyó al desarrollo de la "teoría wavelet" fundada por Yves Meyer, una teoría que revolucionaría el análisis armónico y el procesamiento de señales . Sucesivamente profesor en el Instituto Courant de Nueva York, en la Escuela Politécnica ( Centro de Matemática Aplicada ) y luego en el ENS (Departamento de Ciencias de la Computación) en París, obtuvo numerosos premios y distinciones , Incluido el de investigador francés más citado en ingeniería e informática en 2004.
Al mismo tiempo, fundó la start-up Let It Wave en 2001, que presidió hasta su adquisición en 2008 por Zoran Coporation.
En 2014 fue elegido miembro de la Academia de Ciencias en un puesto interdisciplinario en la interfaz entre las matemáticas y las ciencias mecánicas e informáticas.
En 2017, fue elegido miembro del Collège de France y dio su conferencia inaugural sobre11 de enero de 2018.
Stéphane Mallat ha contribuido de forma fundamental al desarrollo de la teoría de wavelets con aplicaciones como la imagen médica , la detección de ondas gravitacionales , el cine digital , la codificación digital . Colaboró con Yves Meyer para desarrollar el análisis en multiresolución e introdujo el algoritmo de transformación rápida de ondículas (en) .
Stéphane Mallat también introdujo la noción de representación parsimoniosa de señales en diccionarios redundantes, con el algoritmo de búsqueda de coincidencias (en) utilizado en el procesamiento de señales y para el aprendizaje, así como las bases ortogonales de bandelets (en) para capturar la geometría de las imágenes y provocando la creación de Let It Wave.
Su investigación actual se centra en el aprendizaje profundo y la transformación en dispersión.