Equipe
Coordenação
Flávio Codeço Coelho
Pesquisador Principal do Mosqlimate e professor associado na Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getulio Vargas (FGV/EMap), Rio de Janeiro, Brasil. Também faz parte da rede GRAPH, sediada na Universidade de Genebra, onde é coordenador de análise de dados. No Brasil, é um dos coordenadores do projeto InfoDengue. Seus interesses de pesquisa giram em torno da epidemiologia de doenças infecciosas do ponto de vista da matemática, estatística e ciência de dados.
Leonardo Bastos
Pesquisador em saúde pública no Programa de Computação Científica (PROCC) da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz). É bolsista de pesquisa da FAPERJ e do CNPq. Sua principal linha de investigação é o desenvolvimento e a aplicação de métodos estatísticos (bayesianos) para a epidemiologia de doenças infecciosas. É co-líder do WP2.
Luiz Max Carvalho
Professor Adjunto na Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getulio Vargas (FGV/EMap). Seus interesses são em bioestatística, particularmente em métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov, filogenética estatística e combinação de modelos. Co-líder do WP2, com o objetivo de trazer técnicas de comparação e combinação de modelos de ponta para prever doenças arbovírus.
Leon Alves
Professor no Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (CEFET/RJ). Desenvolvedor do aplicativo ContaOvos, que visa monitorar a densidade de ovos de Aedes aegypti no espaço e no tempo. Meus interesses estão em processamento de imagens e design de aplicações. Coordenador do WP1.
Eduardo Corrêa Araujo
Graduado em Engenharia de Controle e Automação na UTFPR. Possui experiência em análise de dados de saúde pública e desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina aplicados a contextos epidemiológicos. Seus interesses incluem ciência de dados aplicada à saúde, modelagem matemática e computacional de doenças, desenvolvimento de ferramentas em Python e colaboração interdisciplinar em projetos de impacto social. Atua como cientista de dados no WP2 do projeto Mosqlimate e é gerente do projeto.
Iasmim Ferreira de Almeida
Pesquisadora de pós-doutorado na FGV/EMap. PhD e mestrado em Epidemiologia em Saúde Pública pela ENSP/FIOCRUZ. Pesquisadora nos projetos InfoDengue e Mosqlimate, integra o WP2, onde trabalha com modelos envolvendo padrões de transmissão de arbovírus e seus determinantes epidemiológicos e climáticos. É também gerente de engajamento comunitário do Mosqlimate e Coordenadora do WP3. Seus interesses de pesquisa concentram-se em doenças transmissíveis e sua epidemiologia.
Cientista de dados
Luã Bida Vacaro
Estudante de Ciência da Computação e entusiasta de código aberto. Líder de Desenvolvimento de Software & DevOps nos projetos Mosqlimate e InfoDengue, responsável pelo desenvolvimento, implantação e manutenção da API do Mosqlimate em conjunto com o grupo do WP2.
Lucas Monteiro Bianchi
Estatístico e cientista de dados, com PhD em Epidemiologia em Saúde Pública pela ENSP/FIOCRUZ. Sua experiência profissional inclui aplicação de metodologias estatísticas e de aprendizado de máquina em áreas como agricultura e saúde, além de contribuições a iniciativas de saúde pública e análise de dados para organizações internacionais.
Pesquisadores de pós-doutorado
Fabiana Ganem
PhD e mestre em Epidemiologia e Saúde Pública pela Universidade de Brasília e Universitat Autònoma de Barcelona. É pesquisadora de pós-doutorado na FGV/EMap e membro da equipe Mosqlimate, pesquisando estratégias de vigilância da dengue e a relação entre fatores socioeconômicos, climáticos e ambientais com doenças arbovirosas. É coordenadora do Forecast Sprint do Mosqlimate.
Beatriz Laiate
Pesquisadora de pós-doutorado na FGV/EMap e membro da equipe Mosqlimate, pesquisando inferência bayesiana, modelagem matemática da febre da dengue e Teoria da Possibilidade. Possui PhD e mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas. Tem curiosidade por modelos híbridos de doenças infecciosas que envolvam sistemas fuzzy dinâmicos, redes neurais e métodos estatísticos de quantificação de incerteza.
Marcio Maciel Bastos
Doutorando em Física com afinidade por sistemas dinâmicos, mecânica estatística, inferência bayesiana e aprendizado de máquina. Atualmente contribuo como pesquisador colaborativo no projeto Mosqlimate.
Davi Sales Barreira
Pesquisador de pós-doutorado na FGV/EMap e membro da equipe Mosqlimate, focado em previsão da dengue usando métodos de aprendizado de máquina e transporte ótimo em modelagem espaço-temporal. Possui PhD em Matemática Aplicada e Ciência de Dados pela FGV/EMap.
Julie Souza
Pesquisadora de pós-doutorado na FGV/EMap. É matemática aplicada, física e cientista de dados com PhD em Matemática Aplicada e Ciência de Dados. Tenho mestrado e bacharelado em Física. Minha pesquisa foca na modelagem matemática de epidemias, enfatizando o uso de redes neurais informadas por modelos epidemiológicos (PINNs) para capturar dinâmicas complexas da dengue, integrando métodos avançados de computação e IA para compreensão e controle de doenças infecciosas.
Estudantes
Ezequiel Braga
Mestrando em Matemática Aplicada e Ciência de Dados na FGV/EMap. Seu trabalho foca em modelagem bayesiana, particularmente em power priors. Atualmente é assistente de pesquisa no projeto do pacote R hdbayes e no Mosqlimate. Seus interesses principais são bioestatística, especialmente estatística bayesiana e computacional.
Zuilho Segundo
Estudante de graduação em Ciência de Dados e Inteligência Artificial na FGV/EMap. Interesse especial em aprendizado de máquina e aprendizado por reforço. Atualmente trabalho em modelos de reforço onde agentes são projetados para otimizar a distribuição de testes para arboviroses como dengue e chikungunya em diferentes regiões.
Sillas Rocha
Estudante de graduação em Ciência de Dados e Inteligência Artificial na FGV/EMap. Atualmente trabalho na integração de um assistente de IA na plataforma Mosqlimate. Meus interesses focam em aprendizado de máquina, particularmente em modelos de aprendizado profundo.
Pesquisadores associados
Raquel Martins Lana
Bolsista Marie Curie no Barcelona Supercomputing Center, no grupo Global Health Resilience. Com formação em epidemiologia quantitativa, minha pesquisa foca na dinâmica de doenças infecciosas e sua associação com fatores ambientais, climáticos e sociais. Sou colaboradora no projeto Mosqlimate.
Thais Riback
Bióloga com PhD e mestrado em Zoologia. Interesse em estudos de ecologia e dinâmica populacional de vetores de arboviroses e seu impacto na dinâmica de transmissão de doenças. Atualmente atuo como analista no Centro de Inteligência Epidemiológica da Secretaria de Saúde do Rio de Janeiro e colaboradora no sistema InfoDengue.
Laís Picinini Freitas
Pesquisadora no Programa de Computação Científica (PROCC/Fiocruz), com mestrado e doutorado em Epidemiologia pela ENSP/FIOCRUZ. Realizei pós-doutorado no PROCC e no CReSP da Université de Montréal. Meu trabalho foca em modelagem bayesiana de doenças infecciosas, especialmente arboviroses, analisando padrões espaciais e determinantes socioambientais.
Bruno Carvalho
Pesquisador de pós-doutorado no Barcelona Supercomputing Center, no grupo Global Health Resilience, onde desenvolve modelos de doenças infecciosas para alerta precoce e apoio à decisão. Sou biólogo, PhD em Ecologia e Evolução e mestre em Parasitologia. Como colaborador no Mosqlimate, desenvolve modelos de aprendizado profundo para prever dengue no Brasil usando dados do sistema InfoDengue.