Graduando em Engenharia de Materiais pela Universidade Federal do Piauí. Possuí técnico em Agroindústria pela Escola Família Agrícola Santa Ângela. Foi Bolsita FAPESP pelo Programa Aristides Pacheco Leão durante a edição de 2023-2024 com projeto intitulado de Projeto guiado por Machine Learning de novos vidros com boa capacidade de vitrificação e coeficiente de expansão térmica desejado. Foi Bolsita PIBIT nos anos de 2023-2024 com projeto intitulado de Proposta de uma rota para síntese química do polímero condutor do Vermelho de Alizarina S e de seus derivados. Foi Presidente da Liga Acadêmica do curso de Engenharia de Materiais da UFPI durante os anos de 2023-2024. Foi Monitor Remunerado das disciplinas de Química Experimental e Processamento dos Materiais Poliméricos durante os períodos de 2023.1 e 2025.1 respectivamente. Possui experiência na área de síntese de NPs metálicas, extração de polissacarídeos de árvores regionais, produção de filme casting com polímeros biodegradáveis, detecção de anabolizantes, síntese química e eletroquímica de polímeros condutores, análise de CTE em vidros. (Fonte: Currículo Lattes)
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Neste projeto pretendemos: 1) utilizar um código de computador que combine vários métodos preditivos baseados em dados. Modelos de Aprendizado de Máquina (Random Forest, Redes Neurais Artificiais e outros utilizando stackedgeneralization) juntamente com um algoritmo genético para projetar novas formulações de vidro de óxido tendo coeficiente de expansão térmica desejado. O código de compu…
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