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 levar para a indústria tecnologias que ainda são limitadas aos laboratórios de pesquisa. No doutorado, por exemplo, identifiquei que as LPGs eram subutilizadas em campo, apesar de ser um tipo de sensor muito promissor em diversas áreas. O motivo principal é o alto custo e baixa escalabilidade dos sistemas para sua interpretação.

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, que são passos essenciais para transformar um algoritmo em um instrumento de medição confiável.

Minha experiência é prática e validada pelo indústria. Atuei ativamente em projetos de pesquisa básica e também de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) sob demanda da indústria. Hoje sou professor no Departamento de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de São João del Rei, onde leciono disciplinas da área de eletrônica e faço pesquisas em instrumentação e optoeletrônica.

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
  • Fabricação de circuitos eletrônicos para fotodetecção de sinais ópticos.
  • 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.