Sobre

Olá, sou engenheiro eletricista focado em transformar a tecnologia de ponta em soluções práticas e escaláveis.

Como especilista em instrumentação, conecto o mundo físico ao digital para extrair informações relevantes do ambiente, produtos e processos. Minha trajetória de pesquisa é focada em resolver desafios usando tecnologias de ponta, mas que não conseguiram transicionar para a indústria. No doutorado, por exemplo, identifiquei que as LPGs eram subutilizada em campo, apesar de ser um tipo de sensor muito promissor em diversas áreas. O motivo? Alto custo e baixa escalabilidade dos sistemas de medição.

A minha proposta foi unir esta tecnologia com Machine Learning para criar um esquema de instrumentação multi-sensores com uma relação custo-benefício drasticamente melhorada, tornando a tecnologia competitiva. Mais do que apenas criar modelos, meu foco esteve em garantir sua confiabilidade. Por isso, desenvolvi metodologias para quantificar incertezas e melhorar a interpretabilidade – passos essenciais para transformar um algoritmo em um instrumento de medição confiável.

Minha experiência é prática e validada pelo indústria. Desde 2016, no Laboratório de Instrumentação e Telemetria da UFJF, atuei ativamente em projetos de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) em parceria direta com grandes empresas, como Ambev, EDP e Santo Antônio Energia. Nesses projetos, auxiliei na coordenação técnica das equipes de laboratório e liderei as atividades de pesquisa para garantir que os resultados científicos estivessem alinhados às demandas e aos cronogramas dos parceiros industriais.

Atividades

• Fabricação de sensores a fibra
  • Simulação, fabricação e validação de dispositivos a fibra óptica para instrumentação.
  • Desenvolver novos sensores e também novas formas de encapsulamento para sensores já estabelecidos.
• Processamento do sinal de sensores
  • Extrair de informação de dispositivos ópticos, como espectro ou potência óptica, para estimação de características que podem ser utilizadas na calibração de sensores.
• Sensores aplicados
  • Estreitar a relação entre pesquisa e indústria.
  • Resolver problemas e desafios através de novas aplicações para sensores ópticos.
• Aprendizado de máquinas
  • Desenvolver modelos de aprendizado de máquinas para processar dados dos sensores.
  • Aplicar modelos aos dados coletados para prever tendências, segmentá-los e classificá-los.
  • Entender como fazer os modelos confiáveis para aplicação como modelos de instrumentos. Avaliar incerteza e erros nestes modelos.
• Sistemas de monitoramento
  • Desenvolver sistemas completos, do sensor à informação.
  • Criar bancos de dados em nuvem e aplicações supervisórias.
  • Treinar modelos para extrair insights dos dados.

Pesquisa

Conheça mais sobre o que eu desenvolvi no Mestrado e no Doutorado.