Rafael Derradi de Souza - Biblioteca Virtual da FAPESP
Possui graduação (2005), mestrado (2008) e doutorado (2013) em física pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Tem experiência em física experimental de altas energias e fenomenologia das partículas elementares, com ênfase em análise de dados para medida de hádrons estranhos e modelos estatístico-termodinâmicos e hidrodinâmicos aplicados a colisões nucleares relativísticas. Foi membro das colaborações científicas STAR/BNL (Estados Unidos), entre 2007 e 2013, e ALICE/CERN (Suíça), entre 2014 e 2018, atuando principalmente no desenvolvimento de algoritmos para processamento, análise e visualização de dados. Atualmente é cientista de dados e desenvolvedor de sistemas preditivos que empregam modelos de Machine Learning e Deep Learning para o processamento de linguagem natural. (Fonte: Currículo Lattes)
A estruturação de informações de documentos digitalizados a partir da leitura automática de texto é uma área que tem despertado bastante interesse comercial devido ao seu potencial de agilizar e facilitar diversos tipos de processos. Este projeto visa o desenvolvimento de arquiteturas end-to-end usando técnicas avançadas de Deep Learning para leitura robusta e restauração inteligente d...
Geração e sintetização de documentos cadastrais usando generative adversarial networks, BP.TT
Aprendizagem profunda Ciência da Computação Ciências Exatas e da Terra Emaranhamento quântico Experimento ALICE Fenomenologia (física de partículas) Física das Partículas Elementares e Campos Física Grande Colisor de Hádrons Hidrodinâmica relativística Inteligência artificial Sistemas de Computação
Cit./Artigo 33,0
DERRADI DE SOUZA, R.; KOIDE, T.; KODAMA, T.. Hydrodynamic approaches in relativistic heavy ion reactions. PROGRESS IN PARTICLE AND NUCLEAR PHYSICS, v. 86, p. 35-85, JAN 2016. Citações Web of Science: 65. (14/09167-8)
ACCONCIA, R.; CHINELLATO, D. D.; DERRADI DE SOUZA, R.; TAKAHASHI, J.; TORRIERI, G.; MARKERT, C.. Resonance suppression from color reconnection. Physical Review D, v. 97, n. 3, FEB 12 2018. Citações Web of Science: 1. (14/09167-8, 17/05685-2, 16/13803-2)