Suzanna Maria Bonnet de Oliveira Martins

Suzanna is a Meteorologist with B.S and M.Sc. degrees by Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ, Brazil) and D.Sc. in Civil Engeneering in the Computer Systems concentration area at the Alberto Luiz Coimbra Institute for Graduate Studies and Research in Engineering at UFRJ (COPPE/UFRJ). Currently, she works as Meteorologist at the Civil Defense of the city of Maricá-RJ. She is also a technician in Meteorology by CEFET-RJ. During her M.S., she worked as Temporary Professor, in the Department of Meteorology at UFRJ. As bachelor?s internship, she worked at Vayuwind (Wind Energy business). During the Bachelor in Meteorology, she did part of the Bachelor's Degree in Mathematics at UFF. She has experience working on the following themes: synoptic meteorology, aeronautical meteorology, wind energy, data processing, atmospheric modeling, weather radar, nowcasting, neural networks and deep learning. Her current interests are in deep learning and how this could be applied in conjunction with her background to solve problems in Meteorology.

Suzanna é Meteorologista formada pela UFRJ em 2012, finalizou seu mestrado em Meteorologia, também pela UFRJ, em fevereiro de 2015, e seu doutorado em Engenharia Civil na área de concentração de Sistemas Computacionais pela COPPE/UFRJ em maio de 2021. Atualmente atua como Meteorologista da Secretaria de Proteção e Defesa Civil da Prefeitura de Maricá-RJ. No período de agosto de 2013 a dezembro de 2014, atuou como professora substituta do Departamento de Meteorologia da UFRJ. Atuou na empresa Vayuwind, do ramo de Energia Eólica, como estágio de graduação. Durante a graduação em Meteorologia, cursou parte do curso de Licenciatura em Matemática pela UFF. É técnica em Meteorologia formada pelo CEFET-RJ. Tem experiência nos seguintes temas: meteorologia sinótica, meteorologia aeronáutica, tratamento de dados, modelagem atmosférica, redes neurais e deep learning. Atualmente seus interesses são em deep learning e como isso pode ser aplicado na solução de problemas em meteorologia.