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Raffaele Vitale

El doctor por la UPV, vencedor de la 3ª edición del premio Jean-Pierre Huvenne, otorgado por el Grupo Francés de Quimiometría de la SFDS

[ 07/02/2019 ]

Raffaele Vitale, doctor por la Universitat Politècnica de València (UPV), recibió el pasado viernes en Montpellier (Francia) el III premio Jean-Pierre Huvenne, otorgado por el Grupo Francés de Quimiometría (GFC) de la Sociedad Francesa de Estadística (SFDS).


El galardón internacional, creado en memoria del prestigioso docente y su extraordinaria contribución al desarrollo de la quimiometría, reconoce la mejor tesis de doctorado defendida en los últimos dos años en el campo del análisis multivariante de datos.


La tesis de Vitale, titulada Novel chemometric proposals for advanced multivariate data analysis, processing and interpretation (Nuevas propuestas quimiométricas para el análisis, procesamiento e interpretación de datos multivariados avanzados), ha sido desarrollada en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad de la UPV, bajo la supervisión del profesor Alberto Ferrer (Grupo de Ingeniería Estadística Multivariante-GIEM) y en colaboración con Onno de Noord, científico del Departamento de Estadística y Quimiometría de Shell Global Solutions (Amsterdam, Países Bajos).


Fortalecimiento de la relación universidad-industria


El trabajo, concebido principalmente para apoyar y reforzar la relación entre la universidad y la industria, presenta aplicaciones y extensiones de los enfoques ya consolidados basados en variables latentes -es decir, el Análisis de Componentes Principales y la Regresión en Mínimos Cuadrados Parciales- para la resolución de problemas complejos no sólo en los campos de mejora y optimización de procesos, sino también en el entorno más amplio del análisis de datos multivariados.


En la tesis, se proponen nuevas soluciones algorítmicas eficientes para abordar tareas dispares, desde la transferencia de calibración en espectroscopía y la detección de fallos en procesos multivariantes, hasta el modelado en tiempo real de flujos de datos masivos.


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