Adriana Neumann descobriu o quanto gostava de matemática após sair de uma escola técnica, onde cursou desenho industrial – disciplina que hoje conhecemos como design. Ela percebeu que a maioria das pessoas tinha dificuldade com matemática, algo que para ela era natural. Além disso, ela não gostava do fato de que a arquitetura e design dependiam de gostos subjetivos. Quanto mais objetivo e exato fosse um resultado, melhor.
Neumann entrou na graduação em matemática, na Universidade Federal de Pelotas (UFPel). Sua intenção era se tornar professora, e ajudar a desconstruir o senso comum de que a matemática é uma disciplina difícil. Ainda no primeiro semestre, ela descobriu que era possível fazer pesquisa na área – e começou a carreira acadêmica ainda no primeiro semestre.
Após trabalhar com temas mais abstratos na graduação, ela foi para o mestrado da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), onde se sentiu atraída pelo campo da probabilidade – que pode ser aplicada em problemas concretos, do mundo real. “Eu queria trabalhar com algo que conseguisse explicar para as pessoas”, diz a pesquisadora.
Bem, ela tentou explicar para nós aqui no blog. Vamos ver se deu certo.
Imagine um tubo em que passa um fluxo de água – ou, então, um gás se dissipando no ambiente. Nos dois casos, é possível calcular o que o gás ou o líquido (chamados nas ciências exatas de “fluidos”) farão com o passar do tempo.
Um jeito de prever o comportamento dessas substâncias é calcular a posição, velocidade e movimento de cada molécula que as compõem, e depois juntar essas informações para entender o comportamento coletivo. São sextilhões de moléculas interagindo entre si. Boa sorte. Nem um supercomputador dá conta do recado.
Felizmente, existem caminhos matemáticos mais práticos para determinar o comportamento coletivo dos componentes microscópicos, e então prever o que a substância fará com o passar do tempo na escala macroscópica. Em vez de estudar cada partícula individualmente, você pode usar um modelo probabilístico.
Aqui entram as pesquisas de Adriana. Vale dizer: seu campo de estudo é a matemática pura. Teórica. O exemplo dos fluidos serve bem para ilustrar o que a matemática é capaz de fazer na prática – mas a Adriana em si trabalha nos bastidores. Ela analisa as ferramentas que outras pessoas aplicam, e toda a sua pesquisa acontece com lápis e papel.
Por exemplo: quando surge um novo modelo probabilístico – que pode prever o comportamento de fluidos, mas também o clima em determinada cidade, e até a bolsa de valores – nem sempre as propriedades dele estão completamente provadas. Ele pode até dar certo para descrever a maior parte dos casos, mas quem garante que ele vale para tudo? Às vezes não existem demonstrações matemáticas para todos os seus detalhes, ou então ele não se adequa a todas as situações do mundo real. O trabalho de Neumann é garantir que tudo seja exato. Ela parte de regras básicas – por exemplo, que dois corpos não podem ocupar o mesmo lugar – para chegar a demonstrações sofisticadas e precisas.
Adriana garante que é um trabalho viciante. São horas lendo sobre matemática, fazendo contas, bolando hipóteses e mergulhando no problema. “É como resolver um enigma. É prazeroso descobrir a resposta. Mas como todo vício, você tem que manter o equilíbrio”, diz ela. “É difícil explicar a importância do matemático porque ele faz um trabalho totalmente de bastidores”.
A pesquisadora fez seu doutorado no IMPA, uma das instituições de matemática mais importantes do Brasil e internacionalmente reconhecida. Em 2016, ela recebeu o prêmio Para Mulheres na Ciência, da Unesco, L’Oréal e Academia Brasileira de Ciências. Em 2020, Neumann passou a integrar a Academia Brasileira de Ciências. Ela também integra a comissão de gênero da Sociedade Brasileira de Matemática e Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Além disso, faz parte do núcleo central do movimento Parent in Science, onde compartilha sua experiência e desafios como mãe e cientista e realiza pesquisa sobre os impactos da paternidade na vida dos cientistas.
Adriana Neumann prevê o comportamento de sextilhões de moléculas Publicado primeiro em https://super.abril.com.br/feed
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