Je travaille en physique computationnelle, en l’appliquant à la science des matériaux. La majeure partie de mon temps est consacrée à programmer et à aider d’autres chercheurs à améliorer leurs outils de gestion de données et leurs applications d’apprentissage automatique.
Une part importante de mon travail consiste à utiliser des algorithmes bio-inspirés (principalement des algorithmes évolutionnaires ou particle swarm) ainsi que des approches d’apprentissage automatique (par exemple, des réseaux de neurones artificiels, du clustering et du manifold learning), en les combinant avec des logiciels de calcul classiques et ab initio bien connus (des progiciels comme LAMMPS, VASP, xTB et ORCA, ainsi que des bibliothèques comme PySCF).
Récemment, j’ai mené des recherches sur le développement de fonctionnels d’apprentissage automatique pour modéliser des systèmes présentant un spin crossover via la DFT. Je travaille comme ingénieur de recherche sur le projet DIAMOND, où je développe des chaînes de calcul basées sur l’apprentissage automatique avec d’autres chercheurs en science des matériaux.
Activités / CV
Research Gate: https://www.researchgate.net/
Curriculum Lattes: http://lattes.cnpq.br/