EDUARDO CHARLES VASCONCELLOS

Eduardo graduated in astronomy at Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), he got a master's in Applied Computing at Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) and a PhD in Computer science at Universidade Federal Fluminanse (UFF), Brasil. He worked with professor's Flavio Fenton's team at Georgia Institute of Technology for 4 months during his PhD. He worked with ensemble forecasting in Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) for two years and as system analyst at Centro de Ciência do Sistema Terrestre (CCST/INPE) for one year. Now he is system analyst at Laboratório de Metrologia Dimensional e Computacional (LMDC/UFF). He has experience with GPU programming using CUDA, data analysis and machine learning methods using python scikit-learn and Keras/tensorflow.

Possui graduação em Astronomia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2007), mestrado em Computação Aplicada pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (2011) e doutorado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2019). Foi pesquisador do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC/INPE) de 08/2010 a 03/2012, analista no Centro de Ciência do Sistema Terrestre (CCST/INPE) de 06/2012 a 05/2013, e analista no Laboratório de Metrologia Dimensional e Computacional (LMDC) da Universidade Federal Fluminense, de agosto de 2017 a outubro de 2021. Atualmente é pós-doutorando no Instituto de Computação da UFF desenvolvendo pesquisas na área de Deep Reinforcement Learning e Digital Twins. Tem experiência nas áreas de: métodos de aprendizado de máquina com ênfase em árvores de decisão e redes neurais profundas; análise de dados, com ênfase em mineração de dados; processamento de alto desempenho; análise de imagens; GPU/CUDA; Gêmeos digitais, simulações físicas aplicada a robótica; programação; cálculo integral, diferencial e numérico; astronomia; astrofísica estelar; física básica e avançada; previsão de tempo por conjuntos.