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Professor adjunto da Universidade Rei Juan Carlos (Espanha). Trabalhou como pesquisador em Inteligência Artificial aplicada à Física na Universidade do País Basco (Espanha) com financiamento da Basque Foundation for Science entre 2023 e 2025. Doutor em Física, custeado pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), no Brasil, e pela Sorbonne Université (SU), na França. É Mestre pela UERJ e Bacharel pela Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), tendo ambas as formações em Física. Realizou pós-doutorado no Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), financiado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq/MCTI), em 2021/2022. Atua nas áreas de Inteligência Artificial aplicada em vários ramos tanto no setor industrial como no acadêmico e em Física Teórica, esta última com ênfase em Teoria Geral de Partículas e Campos. Realiza ou realizou pesquisas nos seguintes temas: criação e desenvolvimento de redes neurais e de algoritmos neuro evolutivos para identificar transições de fase da matéria nos níveis clássico e quântico, resolver equações diferenciais e integrais, classificar e segmentar objetos em imagens de satélite; geração de dados de sistemas físicos por simulações clássicas e quânticas de Monte-Carlo; criação e desenvolvimento de modelos de aprendizagem não profunda aplicados à QCD na rede, modelos climáticos e de produtividade; aspectos das teorias de Yang-Mills no infravermelho, renormalização algébrica, simetria BRST, equações de Dyson-Schwinger e supersimetria. Além disso, é revisor do periódico IEEE Transactions on Evolutionary Computation (Fator de impacto = 14.3). Por fim, tem como objetivo profissional a interdisciplinaridade e a inovação. (Fonte: Currículo Lattes)
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