Atualmente mestre em Agronomia (Produção Vegetal) pelo programa de pós graduação em produção vegetal na UNESP de Jaboticabal/SP. Engenheiro Agrônomo pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso do Sul, IFMS, Brasil. Foi bolsista no Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Cientifica (PIBIC -CNPQ/IFMS) no período de 2019-2022. Durante o mestrado foi bolsista pela Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). Tem experiência com publicações cientificas de artigos, resumos e capítulos de livros em periódicos nacionais e internacionais, relacionando o clima com a agropecuária. Cientista de dados agronômicos, com experiência na calibração de modelos de machine learning para previsão de safras, pragas e doenças em diversas culturas agrícolas. Tem experiência em Organização de banco dedados bibliográficos e base de dados para Inteligência Artificial. (Fonte: Currículo Lattes)
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As doenças do milho provocam grandes perdas em lavouras de todo o mundo e a cercosporiose pode reduzir em até 60% a produtividade. A quantidade de dados utilizados para modelagem agrometeorológica de doenças nos cultivos agrícolas é escasso. Nesse projeto para previsão de cercoporiose em milho estarão disponíveis 24 anos de dados de experimentos realizados pela Agência Paulista de Tecnolo…
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