OLYMPIO BELLI NETO

Doutor em Engenharia Mecânica pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp, 2025), com período de doutorado sanduíche na Texas Tech University (2024-2025) como bolsista Fulbright. Também é mestre (2023) e bacharel (2022) em Engenharia Mecânica pela mesma instituição.Atualmente dedica-se integralmente à pesquisa em Máquinas Rotativas, Inteligência Artificial Confiável (Trustworthy AI) e Modelos Bayesianos, atuando como pós-doutorando no Laboratório de Máquinas Rotativas (LAMAR) da Unicamp. Lá, integra o projeto ''VORECON: Ferramenta de Diagnóstico (Petrobras)'' no desenvolvimento de um software que combina diferentes técnicas de Machine Learning para o diagnóstico de falhas em máquinas rotativas.Seus interesses de pesquisa incluem problemas mal-postos, surrogate models, discrepancy models, confiabilidade, análise de sensibilidade, Digital Twins, Digital Shadow, Digital Thread, detecção de falhas e o uso da incerteza epistêmica como critério de decisão (threshold) para avaliar a acurácia de modelos baseados em dados. Sua produção científica abrange diagnóstico e prognóstico de máquinas rotativas, com trabalhos sobre assinatura de falhas, conceitos probabilísticos baseados no princípio da máxima entropia, análise de sensibilidade baseada em variância, Deep Operator Networks, Proper Orthogonal Decomposition, Bayesian Optimization e processamento de sinais.