Engenheiro de Materiais com ênfase em Materiais Cerâmicos, graduado pela Universidade Federal de São Carlos (2025). Fui bolsista de Iniciação Científica (FAPESP - processo 2022/15867-9) no projeto "Desenvolvimento de novos vidros de alta dureza guiado por Machine Learning". Desenvolvi o Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) com o tema "Desenvolvimento de novos vidros com combinação otimizada de propriedades por Machine Learning". Realizei estágio obrigatório no projeto CBMM/FAI (13.673) "Desenvolvimento de vidro Nb-Cristal guiado por Inteligência Artificial". Possuo experiência no desenvolvimento de composições vítreas com propriedades, ou combinação otimizada de propriedades, utilizando algoritmos de Machine Learning (ML), como GLAS (Genetic Lookup for Apt Substances), PyGGi (Python for Glass Genomics), GlassPy e SciGlass Next. Atualmente, sou aluno de mestrado no Programa de Pós-Graduação em Ciência e Engenharia de Materiais (PPGCEM - UFSCar) e estou desenvolvendo a dissertação de tema "Structure-Informed Design of Optical Oxide Glasses viaMachine Learning and Solid-State NMR". (Fonte: Currículo Lattes)
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Os vidros têm sido selecionados para inúmeras aplicações domésticas e de alta tecnologia, incluindo fibras óticas, biovidros, condutores iônicos, telas de smartphones e armaduras balísticas. Estas aplicações devem-se às várias propriedades que algumas composições vítreas conseguem combinar, tais como beleza estética, transparência, durabilidade química e elevados valores de dureza, módulo…
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