docente do curso de Engenharia Física da UNILA. É Bacharel em Engenharia Física (2009),
Mestre em Física (2012) e Doutor em Física (2016) pela UFSCar, e possui Pós-Doutorado em Física Aplicada
pela UFJF (2022). Graduou-se com um Trabalho Final de Curso sobre Criptografia Quântica, obteve os títulos
de Mestre e Doutor com ênfase em Teletransporte de Informação Quântica, e desenvolveu um projeto de PósDoutorado na área de Aprendizado de Máquina Quântico (Quantum Machine Learning). Trabalhou como
técnico em eletroeletrônica na M.R.S. Logística (Juiz de Fora; 2005). Foi bolsista CNPq de Iniciação Científica
na UFSCar com ênfase nas áreas de Dinâmicas Caóticas (2006-2007), Controle de Sistemas Caóticos (2007-
2008) e Distribuições de Wigner em Heteroestruturas Semicondutoras (2008-2009) e, com o último trabalho,
representou a UFSCar na XVII Jornadas de Jóvenes Investigadores da AUGM (Concórdia - ARGENTINA, 2009).
Trabalhou também como tradutor na UFSCar em projetos científicos ligados à área de educação (2009), e foi
um dos fundadores da EDDEF - Equipe de Divulgação e Desenvolvimento da Engenharia Física (2009). Foi
estagiário na Embrapa Instrumentação (2009), onde participou da montagem de um sistema fototérmico para
a análise da qualidade de biocombustíveis. Foi professor do curso de Engenharia de Inovação no ISITEC
(2016) e coordenador do curso de Engenharia Física da UNILA (2017-2021). Organizou o XIII Simpósio
Brasileiro de Engenharia Física e I Encontro Internacional de Engenheiros Físicos na UNILA (2018), e foi eleito
Embaixador de Iguassu pelo Visit Iguassu na inauguração do prêmio como reconhecimento ao evento (2019).
Integrou a comissão organizadora do TEDx UNILA (2019) e estabeleceu a UNILA como parceira institucional
da Conferência ANPEI de Inovação (2019). Esteve presente na primeira edição do evento The Future of
Quantum Computing, Quantum Cryptography and Quantum Sensors (Boston, EUA; 2019), e foi palestrante no I
Fórum de Tecnologias Quânticas Computacionais da rede MCTI SOFITEX (2022). Criou o primeiro grupo de
pesquisa em Informação Quântica na UNILA com o Prof. Dr. Rodrigo Bloot (2019). Orientou projetos de
iniciação científica, extensão e monitoria. Atuou também como coordenador, supervisor e orientador de
estágio. Linhas de pesquisa: Informação Quântica, Criptografia Quântica, Teletransporte Quântico,
Emaranhamento, Computação Quântica, Aprendizado de Máquina Quântico.
Mini curso APLICAÇÕES DE APRENDIZADO DE MÁQUINA QUÂNTICO E PROGRAMAÇÃO NA PLATAFORMA PENNYLANE.
Com a miniaturização progressiva da tecnologia, verificamos que os fenômenos
quânticos assumem um protagonismo cada vez maior nas escalas de processamento
de informação presentes nos dispositivos atuais, em contraste com os efeitos descritos
de modo generalizado pela Física Clássica. Neste contexto, os protótipos de
computadores quânticos contemporâneos utilizam exploram princípios de sistemas
físicos distintos como a manipulação de spins de elétrons, centros de núcleos de
vacância em cristais de diamante, pontos quânticos, circuitos supercondutores,
sistemas fotônicos e armadilhas de íons. Por sua vez, o Aprendizado de Máquina
(Machine Learning) transformou radicalmente a maneira com a qual interagimos e
lidamos com conjuntos de dados. Essa área de conhecimento se faz presente em uma
vasta gama de aplicações, como na programação da Inteligência Artificial (I.A.) de
robôs, algoritmos de recombinação genética e softwares de reconhecimento facial.
Neste contexto, PennyLane é uma biblioteca multiplataforma elaborada em Python
que estabelece uma integração sincronizada entre a computação clássica e quântica,
permitindo que o usuário codifique circuitos quânticos, efetue o cálculo dos
respectivos gradientes e conecte-os de modo simples às principais bibliotecas de
computação científica e aprendizado de máquina. Para a área de Biotecnologia, as
perspectivas futuras apontam para uma compreensão mais detalhada sobre o
comportamento das células em tais escalas, o que possibilitaria o desenvolvimento de
novos fármacos e de tratamentos para prevenir e mitigar doenças. Os conceitos
básicos referentes a esses e outros temas serão explorados no presente mini-curso
para a Semana Acadêmica de Biotecnologia em 2024.