Profa. Dra. Krissia de Zawadzki - Krissia iniciou sua trajetória acadêmica em 2008 ao ingressar no curso de Bacharelado em Física Computacional no IFSC. Durante a graduação, fez duas iniciações científicas, uma na área de física da matéria condensada e outra em reconhecimento de padrões aplicado à neurociência. Na pós-graduação, também no IFSC, passou a dedicar-se à investigação em efeitos coletivos em sistemas de muitos corpos correlacionados e ao desenvolvimento de métodos numéricos para simulá-los computacionalmente. Após doutorar-se, fez pós-doutorados em alguns grupos na Northeastern University (USA), no International Center for Theoretical Physics (ICTP-SAIFR - Brasil), na Royal Holloway University of London (UK) e no Trinity College Dublin (Irlanda). Nestes grupos, Krissia pode experenciar novos temas de pesquisa, além de física da matéria condensada, como informação quântica, computação quântica e termodinâmica quântica. Krissia participa de grupos de extensão desde a época da graduação. De 2008 a 2010 fez parte do grupo de teatro Atuando em Psi (GT| Psi>) no IFSC. Foi monitora da Escola de Física Contemporânea nas edições 2014 e 2015 e fez parte da organização da SIFSC em 2014. Desde 2018, é membra do grupo PyLadies São Carlos, uma iniciativa voltada ao desenvolvimento pessoal e profissional de mulheres em carreiras tecnológicas e de desenvolvimento em software. Em 2024, co-fundou o QBrasil, um grupo de voluntários que busca promover letramento sobre tecnologias quânticas para o público geral.

Dra. Paula D'Avila Machado - Doutora em Física pela Universidade Federal de Minas Gerais, com atuação em Óptica e ampla experiência em projetos de óptica e informação quântica. Desenvolveu pesquisas em Conversão Paramétrica Descendente, Espalhamento Raman Correlacionado e Informação Quântica Teórica. Também possui experiência na iniciativa privada em atividades de P&D voltadas a óptica aplicada neurociência, bem como o desenvolvimento de design optico para a tecnologias aeroespaciais e de defesa.

Dr. Kevin De Mello Santamaria - Kevin De Mello Santamaria é Engenheiro Físico, especialista em Ciência de Dados, MLOps e integração de Inteligência Artificial em processos corporativos. Atua desenvolvendo pipelines completos de IA — desde ingestão e transformação de dados até deploy em nuvem — com foco em automação, escalabilidade e redução de custos operacionais. Possui experiência em varejo, indústria e legal-tech, desenvolvendo soluções como classificação de produtos via embeddings, sistemas de processamento inteligente de imagens, busca semântica e RAG corporativo. Domina arquiteturas distribuídas em AWS, Azure e ambientes Docker/ECS, integrando IA generativa e infraestrutura em nuvem para criar produtos reais e de impacto. Atualmente, coordena projetos de consultoria na Qubit Computational Intelligence, empresa focada em desenvolver e integrar soluções avançadas de IA para a América Latina. É pesquisador em Quantum Machine Learning, área de sua pós-graduação, explorando a interseção entre física, computação quântica e aprendizado de máquina para aplicações de alto desempenho. Apaixonado por ciência e inovação, Kevin atua conectando AI, negócios e pesquisa — transformando dados em estratégia e vantagem competitiva.

Dr. Pablo Gabriel Santos Dias - Doutor em Física pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), com experiência em espalhamento de radiação e coerência óptica em sistemas atômicos densos. Atuou como pesquisador no grupo de Óptica da UFSCar e realizou doutorado sanduíche na França, financiado pelo programa CAPES-COFECUB. Atualmente é analista de modelagem energética na Aurora Energy Research, com foco em modelagem e análise de sistemas energéticos.

Ma. Priscila Guidini - Possui graduação em Física com ênfase em Óptica e Fotônica pela Universidade de São Paulo (2015), mestrado em Ciência e Engenharia de Materiais pela Universidade de São Paulo (2018). Experiência de mais de 10 anos em desenvolvimento de projetos de pesquisa e desenvolvimento. É Coordenadora de Projetos no departamento de Pesquisa e Desenvolvimento na Opto Space & Defense, atuando na coordenação de projetos e atividades técnicas nos seguintes temas: desenvolvimento, otimização e tolerância de projetos ópticos; estudos de luz espalhada; desenvolvimento e execução de processos de alinhamento de sistemas ópticos de precisão; montagem de ensaios de sistemas ópticos com uso de instrumentação a laser e metrologia de precisão. 

Prof. Dr. Denner Dias Barros - Docente do departamento de Matemática do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP). Professor Permanente do Programa de Pós-Graduação em Educação da Faculdade de Educação da USP (PPGE/FEUSP). Professor Colaborador do Programa de Pós-Graduação em Ensino de Matemática (PEMAT) da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Doutor em Educação Matemática pelo Programa de Pós-Graduação em Educação Matemática (PPGEM) da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp) - Instituto de Geociências e Ciências Exatas da Unesp (IGCE/Unesp). Mestre em Educação Matemática, também pelo IGCE- Unesp. Possui Licenciatura em Matemática pela Unesp - Faculdade de Ciências e Tecnologia da Unesp (FCT/Unesp) e Pedagogia pela Faculdade Educacional da Lapa (FAEL). Especialista em Libras: Prática e Tradução/Intérprete pela Universidade do Oeste Paulista (Unoeste). Especialista em Educação a Distância pela Faculdade Educacional da Lapa (FAEL). Especialista em Educação Especial e Inclusiva pela Faculdade Futura. Coordenador do grupo de Pesquisa e Extensão Esperançar do ICMC/USP. Membro do Grupo de Pesquisa em Educação Matemática e Inclusão (Épura) do IGCE/Unesp, do Grupo Políticas e Práticas em Educação Inclusiva (PPEI) da Unoeste e do Grupo MatematiQueer: Estudos de Gênero e Sexualidades em Educação Matemática da UFRJ.

Prof. Dr. Fernando Paiva - Possui graduação em Física (2001), Mestrado (2004) e Doutorado (2008) em Física Aplicada pelo Instituto de Física de São Carlos, da Universidade de São Paulo (IFSC/USP), tendo feito estágio de doutorado no National Institute of Neurological Disorders and Stroke do National Institutes of Health (2005-2008). Tem experiência na área de Imagens e Espectroscopia por Ressonância Magnética, com ênfase no desenvolvimento de métodos de aquisição e processamento de dados para aplicação clínica e pré-clínica. Atualmente, é professor no IFSC/USP e integra a equipe do Centro de Imagens e Espectroscopia por Ressonância Magnética (CIERMag). Além disso, ocupa o cargo de Vice-Diretor do Centro de Divulgação Científica e Cultural (CDCC) da USP.

Prof. Dr. Geraldo Sartori - Possui graduação em Bacharelado em Ciencias Fisicas e Biomoleculares pela Universidade de São Paulo, mestrado em Química (Físico-Química) pela Universidade de São Paulo e doutorado em Química - Orgânica e Biológica - IQSC pela Universidade de São Paulo. Atualmente é Professor Doutor no Grupo de Biofísica e Biologia Estrutural "Sergio Mascarenhas", do Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo (IFSC/USP). Conduz pesquisa focada no desenvolvimento e aplicação de métodos e conjuntos de dados para a engenharia computacional de anticorpos e suas diferentes construções, incluindo scFv, nanocorpos e anticorpos conjugados a fármacos. Nesse contexto, busca integrar ferramentas de Deep Learning com metodologias clássicas de estrutura e dinâmica de complexos proteicos para otimização de propriedades estruturais, físicoquimicas e de interação.

Profa. Dra. Leo Ribeiro - Leo é Professora Doutora no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP). Durante sua graduação e Doutorado Direto, atuou principalmente sobre os temas de Aprendizado de Representações Cross-Domain e Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdos; em seu doutorado se especializou no uso das Arquiteturas do tipo Transformers para resolver problemas como Recuperação, Geração e Representação de Imagens e Desenhos. Atualmente estuda métodos de Aprendizado por Poucos Exemplos (Few-shot Learning) e Generalização de Domínio para a tarefa de Reconhecimento de Materiais de Abuso Infantil, compondo o projeto Araceli: Artificial Intelligence in the Fight Against Child Sexual em uma parceria USP-UNICAMP-UFMG; Leo também atua também na aplicação de técnicas de inteligência artificial em tecnologias assistivas. Possui particular interesse na compreensão e aplicação da relação sequência-dinâmica durante a otimização das propriedades dos anticorpos.Tem experiência com triagem computacional de pequenas moléculas e anticorpos e com diferentes métodos de simulação de dinâmica molecular para amostragem conformacional e predição de estabilidade e de interação de complexos proteicos, assim como com modelos de difusão e de linguagem natural de proteínas para engenharia de proteínas e com métodos de predição de estruturas de proteínas e seus complexos.

Prof. Dr. Leonardo Maia - Desde 2008, sou docente do Instituto de Física de São Carlos, da Universidade de São Paulo (IFSC-USP, Professor Doutor MS-3-1), onde desenvolvo modelagem teórico-matemática em diversas aplicações interdisciplinares. Sou Bacharel (1997) e Mestre (2000) pela Universidade Federal de São Carlos e Doutor (2004) pelo Instituto de Física de São Carlos da Universidade de São Paulo, sempre em Física, mas fui docente (efetivo) do Centro de Matemática, Computação e Cognição da Universidade Federal do ABC (CMCC-UFABC) na área de Matemática de 2006 a 2008 e, em diversas ocasiões, fui docente substituto (em tempo parcial) de disciplinas básicas de matemática no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, da Universidade de São Paulo (ICMC-USP). Tenho experiência na aplicação de técnicas da Física Estatística (dinâmica não linear e processos estocásticos) em problemas de Biologia Teórica, como avalanches neurais em neurociência teórica e processos de degeneração mutacional e evolução molecular, mas, de forma mais ampla, atualmente tenho interesse na transformação e no transporte de informação em sistemas complexos e em quaisquer técnicas de Física Matemática que sejam relevantes para esses estudos. Mais recentemente, iniciei colaborações de pesquisa em astrofísica de partículas, contribuindo com aspectos da modelagem estocástica desses problemas.