Possui graduação em Física pela Universidade Estadual de Campinas (2016), graduação em Engenharia Física pela Universidade Estadual de Campinas (2018) e Doutorado pela Universidade Estadual de Campinas (2023) em métodos de machine learning para reconstrução de estranheza no experimento ALICE. Possui experiência em análise de dados em física nuclear de altas energias e téquinicas de aprendizado de máquina, em particular redes neurais e árvores de decisão (doutorado), simulação e caracterização de eventos de colisões próton-próton ultra-relativísticas, utilizando o PYTHIA (iniciação científica) e técnicas e aplicações de Fluorescência de Raios-X (iniciação científica). (Fonte: Currículo Lattes)
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Projeto de doutorado direto para ser desenvolvido dentro do contexto do projeto temático Física Hadronica em Colisões Nucleares de Altas Energias, desenvolvendo análise de dados do experimento ALICE do acelerador LHC. O desafio principal deste trabalho será a aplicação de ferramentas de "Machine Learning" nas análises de dados do experimento ALICE, buscando otimizar e melhorar a medida de…
Este projeto de iniciação científica busca inserir o aluno na área de Física de Partículas, complementando a formação acadêmica já visando um projeto de pós-graduação na mesma área. A proposta prevê estudos dirigidos baseados em artigos científicos específicos da área de partículas, e o desenvolvimento de um projeto envolvendo modelos teóricos e simulação de eventos do LHC. O projeto será…
Projeto BEPE como parte do processo de doutorado direto, "Estudo e aplicação de métodos de análise multivariacionais em dados do experimento ALICE", que tem como foco o desenvolvimento de técnicas de Machine Learning (ML) para análise de dados do ALICE. O projeto está sendo desenvolvido dentro do grupo HadEx do IFGW na UNICAMP que é membro oficial da colaboração ALICE. O objetivo deste pr…
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