Monsieur Matheus DE OLIVEIRA BISPO / Docteur
Enseignement et recherche, enseignement supérieur*Recherche en milieu académique*Recherche en entreprise, R&D du secteur privé*Pilotage de la recherche et de l'innovation, gestion de projets innovants, pilotage de structures innovantes*Métiers d'accompagnement et de support à la recherche, à l'innovation et à la valorisation, au développement des Spin Off et Start-up innovantes*Expertise, études et conseils dans des organisations, cabinets ou sociétés fournissant des prestations intellectuelles, des expertises scientifiques, prospectives ou stratégiques*enseignant-chercheur, enseignant du supérieur*
Coordonnées
Expérience professionnelle
Emplois
Mobilité ? : Les préférences sont pour l'Europe ou l'Amérique du Nord, et pour les régimes hybrides ou télétravail.
Disponibilité : 11 2025
Mobilité géographique : Europe
Recherche : OUI
Techniques maîtrisées
Dominance de la langue Python, expertise des applications et développement de l'apprentissage automatique.
Doctorat
Titre : Sciences Chimiques
1ère inscription en thèse : 1 novembre 2022 / 3A
Ecole doctorale : Sciences Chimiques - Marseille
Date de soutenance de thèse : 7 novembre 2025
Sujet : intégration complète des techniques d'apprentissage automatique avec des simulations de dynamique moléculaire non aradiabatique
Directeur de thèse : BARBATTI Mario
Co-directeur :
Unité de recherche : ICR - Institut de Chimie Radicalaire
Master
Titre : Master des Sciences
septembre 2022 - Université de Brasilia
Production scientifique
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Enhancing Uncertainty Quantification in Molecular Machine Learning: A Comparative Study of Deep Evidential Regression and Ensembles with Posthoc Calibration
ChemRxiv, 2025
Bidhan Chandra Garain, Max Pinheiro Jr, Matheus de Oliveira Bispo, Mario Barbatti
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-fx019
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MELTS: Fully Automated Active Learning for Fewest-Switches Surface Hopping Dynamics
Journal of Chemical Theory and Computation, 2025
Matheus de Oliveira Bispo, Rafael Souza Mattos, Max Pinheiro, Bidhan Chandra Garain, Pavlo O Dral, Mario Barbatti
https://hal.science/hal-05359785v1
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ULaMDyn: enhancing excited-state dynamics analysis through streamlined unsupervised learning
Digital Discovery, 2025
Max Pinheiro, Matheus de Oliveira Bispo, Rafael S Mattos, Mariana Telles Do Casal, Josene M Toldo, Saikat Mukherjee, Mario Barbatti
https://hal.science/hal-04918182v1
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Accelerating Molecular Dynamics Simulations Using Socket-Based Inter-Process Communication
Journal of Physical Chemistry Letters, 2024
Matheus de Oliveira Bispo, Mario Barbatti
https://hal.science/hal-04796685v1
Langues
Anglais : C2 - Courant
Français : B2 - Intermédiaire supérieur
Portugais : C2 - Maternel