Vinicius Viena Santana
Om
Vinícius er en lidenskapelig og dedikert profesjonell innen datavitenskap, maskinlæring og prosessystemteknikk. Utdannet i Brasil, oppnådde han en grad i kjemiteknikk fra Federal University of Bahia (UFBA), en mastergrad i industriell teknikk fra PEI UFBA, og en mastergrad i kjemiteknikk fra Universitetet i Porto. Hans karriere førte ham til SENAI CIMATEC sitt senter for høy-ytelses databehandling, hvor han forvaltet store datamengder og anvendte maskinlæringsmodeller for å forutsi vind- og solenergi. Han fullførte sin doktorgrad ved Universitetet i Porto med institusjonell støtte fra MIT Portugal-programmet, under veiledning av professor Idelfonso Nogueira (NTNU), Chris Rackauckas (Julia Lab, MIT) og Ana Mafalda Ribeiro (UPorto). Hans doktorgradsarbeid fokuserte på anvendelsen av datavitenskap i industriell AI, spesielt innen vitenskapelig maskinlæring (SciML) og hybrid modellering. For tiden er han postdoktorforsker ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet, med fokus på forsterkningslæring for design av kjemiske prosesser, spesielt i design av strømningsdiagrammer for produksjon av blå hydrogen. Dette arbeidet er en del av FME Hydrogeni, et norsk konsortium som samler ledende universiteter, forskningssentre og industripartnere, dedikert til integrerte løsninger for produksjon, transport og lagring av hydrogen.
Forskning
Publikasjoner
2025
-
de Menezes Rebello, Carine;
Almeida Costa, Erbet;
Abreu, Odilon Santana Luiz De;
Reges, Galdir;
Viena Santana, Vinicius;
Mendes, Tefilo Paiva Guimares;
Fontana, Marcio;
Bacellar, Francisco Raphael Ribeiro;
Ribeiro, Marcos Pellegrini;
Foresti, Bernardo Pereira.
(2025)
Application of Recurrent Neural Networks for Predictive Modeling of Electrical Submersible Pumps in Oil Extraction.
IFAC-PapersOnLine
Vitenskapelig artikkel
2024
-
Santana, Vinicius;
Rebello, Carine Menezes;
Queiroz, Luana P.;
Ribeiro, Ana Mafalda;
Shardt, Nadia;
Nogueira, Idelfonso B. R..
(2024)
PUFFIN: A path-unifying feed-forward interfaced network for vapor pressure prediction.
Chemical Engineering Science (CES)
Vitenskapelig artikkel
-
Rodrigues, Bruno;
Viena Santana, Vinicius;
Murins, Sandris;
Nogueira, Idelfonso B. R..
(2024)
Molecule Generation and Optimization for Efficient Fragrance Creation.
Industrial & Engineering Chemistry Research
Vitenskapelig artikkel
-
Almeida Costa, Erbet;
de Menezes Rebello, Carine;
Viena Santana, Vinicius;
Nogueira, Idelfonso B. R..
(2024)
Machine learning multi-step-ahead modelling with uncertainty assessment.
IFAC-PapersOnLine
Vitenskapelig artikkel
-
Almeida Costa, Erbet;
Rebello, Carine Menezes;
Viena Santana, Vinicius;
Reges, Galdir;
Silva, Tiago de Oliveira;
Abreu, Odilon Santana Luiz de;
Ribeiro, Marcos Pellegrini;
Foresti, Bernardo Pereira;
Fontana, Marcio;
Nogueira, Idelfonso B. R..
(2024)
An uncertainty approach for Electric Submersible Pump modeling through Deep Neural Network.
Heliyon
Vitenskapelig artikkel
-
Rodrigues, Bruno;
Viena Santana, Vinicius;
Queiroz, Luana P.;
de Menezes Rebello, Carine;
Nogueira, Idelfonso B. R..
(2024)
Harnessing graph neural networks to craft fragrances based on consumer feedback.
Computers and Chemical Engineering
Vitenskapelig artikkel
2023
-
Lima, Fernando;
Rebello, Carine Menezes;
Almeida Costa, Erbet;
Santana, Vinicius;
Moares, Marcellus;
Barreto, Amaro;
Secchi, Argimiro R.;
Souza, Mauricio;
Nogueira, Idelfonso B. R..
(2023)
Improved modeling of crystallization processes by Universal Differential Equations.
Chemical engineering research & design
Vitenskapelig artikkel
-
Almeida Costa, Erbet;
de Menezes Rebello, Carine;
Viena Santana, Vinicius;
Nogueira, Idelfonso B. R..
(2023)
Physics-informed neural network uncertainty assessment through Bayesian inference.
IFAC-PapersOnLine
Vitenskapelig artikkel
Tidsskriftspublikasjoner
-
de Menezes Rebello, Carine;
Almeida Costa, Erbet;
Abreu, Odilon Santana Luiz De;
Reges, Galdir;
Viena Santana, Vinicius;
Mendes, Tefilo Paiva Guimares;
Fontana, Marcio;
Bacellar, Francisco Raphael Ribeiro;
Ribeiro, Marcos Pellegrini;
Foresti, Bernardo Pereira.
(2025)
Application of Recurrent Neural Networks for Predictive Modeling of Electrical Submersible Pumps in Oil Extraction.
IFAC-PapersOnLine
Vitenskapelig artikkel
-
Santana, Vinicius;
Rebello, Carine Menezes;
Queiroz, Luana P.;
Ribeiro, Ana Mafalda;
Shardt, Nadia;
Nogueira, Idelfonso B. R..
(2024)
PUFFIN: A path-unifying feed-forward interfaced network for vapor pressure prediction.
Chemical Engineering Science (CES)
Vitenskapelig artikkel
-
Rodrigues, Bruno;
Viena Santana, Vinicius;
Murins, Sandris;
Nogueira, Idelfonso B. R..
(2024)
Molecule Generation and Optimization for Efficient Fragrance Creation.
Industrial & Engineering Chemistry Research
Vitenskapelig artikkel
-
Lima, Fernando;
Rebello, Carine Menezes;
Almeida Costa, Erbet;
Santana, Vinicius;
Moares, Marcellus;
Barreto, Amaro;
Secchi, Argimiro R.;
Souza, Mauricio;
Nogueira, Idelfonso B. R..
(2023)
Improved modeling of crystallization processes by Universal Differential Equations.
Chemical engineering research & design
Vitenskapelig artikkel
-
Almeida Costa, Erbet;
de Menezes Rebello, Carine;
Viena Santana, Vinicius;
Nogueira, Idelfonso B. R..
(2023)
Physics-informed neural network uncertainty assessment through Bayesian inference.
IFAC-PapersOnLine
Vitenskapelig artikkel
-
Almeida Costa, Erbet;
de Menezes Rebello, Carine;
Viena Santana, Vinicius;
Nogueira, Idelfonso B. R..
(2024)
Machine learning multi-step-ahead modelling with uncertainty assessment.
IFAC-PapersOnLine
Vitenskapelig artikkel
-
Almeida Costa, Erbet;
Rebello, Carine Menezes;
Viena Santana, Vinicius;
Reges, Galdir;
Silva, Tiago de Oliveira;
Abreu, Odilon Santana Luiz de;
Ribeiro, Marcos Pellegrini;
Foresti, Bernardo Pereira;
Fontana, Marcio;
Nogueira, Idelfonso B. R..
(2024)
An uncertainty approach for Electric Submersible Pump modeling through Deep Neural Network.
Heliyon
Vitenskapelig artikkel
-
Rodrigues, Bruno;
Viena Santana, Vinicius;
Queiroz, Luana P.;
de Menezes Rebello, Carine;
Nogueira, Idelfonso B. R..
(2024)
Harnessing graph neural networks to craft fragrances based on consumer feedback.
Computers and Chemical Engineering
Vitenskapelig artikkel
Undervisning
Emner
- KP8907 - Datavitenskap og maskinlæring i naturvitenskap
- TKP4198 - Datavitenskap og maskinlæring i naturvitenskap
- KP3010 - Introduksjon til separasjonsprosesser
Veiledning
2023 - 2024:
- June Marie Berge (Veileder)
- Aman Sant Singh Basra (Veileder)
- Jenny Steen - Hansen (Medveileder)
- Kristoffer Elstad Hansen (Medveileder)
- Alma Maria Thindberg, Ane-Kristine Kjølner, Johanne Nordheim Tveter, Marie Hahn Næss (Medveileder) - TKP4170 Prosessdesignprosjekt (1. plass i posterpris)