Fernando Meloni

Bachelor's degree in Biology for the UFSC (2002), Master's degree (2008), and Ph.D. (2012) in Entomology for the FFCLRP-USP. Two postdoc positions in the Department of Physics of FFCLRP-USP (2013-2017; 2019-2020). A postdoc position in the Department of Ecology of the University of Alicante (2014-2015). A postdoc position in the Department of Computing and Mathematics (2018-2019), FFCLRP-USP. I have experience in the field of ecology, with emphasis on insect-plant interactions, bioindicators, soil ecology, soil arthropod communities, restoration ecology, and theoretical ecology, acting on the following subjects: ecosystem ecology, community ecology, chemical ecology, ecological indicators, ecophysiology, soil biology, ecological processes, environmental analysis, mathematical biology, ecological modeling, and complex systems. I also have experience in Physics and Computation, acting on the following subjects: mathematical modeling of physical processes, statistical mechanics, thermodynamics, machine learning, statistical modeling, dynamic modeling, computer vision, data science, computing applied to health problems, signal analysis, and sampling theory.

Possui graduação em Ciências Biológicas pela UFSC (2002), mestrado (2008) e doutorado (2012) em Entomologia pela FFCLRP-USP, pós-doutorado no Departamento de Física da FFCLRP (2013-2017; 2019-2020), pós e no Departamento de Ecologia da Universidade de Alicante (2014-2015), e pós-doutorado no Departamento de Computação e Matemática da FFCLRP (2018-2019). Tem experiência na área de ecologia, com ênfase em sistemas complexos, ciência de dados, aprendizado de máquinas, reconhecimento de padrões, modelagem ecológica, bioindicadores, computação, comunidade edáfico-epígea e restauração ecológica, atuando principalmente nos seguintes temas a) da biologia: ecologia vegetal, ecologia da restauração, ecologia química, ecologia de comunidades e ecossistemas, indicadores ecológicos, ecofisiologia, biologia de solos, processos ecológicos e mirmecofauna; b) de áreas correlatas: estatística multivariada, reconhecimento de padrões em imagens e sons, aprendizado de máquinas, desenvolvimento de programas computacionais, modelagem de sistemas complexos, estudo termodinâmico de sistemas auto-organizados, previsibilidade em sistemas de alta dimensionalidade, redução de dimensionalidade.