Lucas Previtali Ferraz

Engenheiro de Alimentos pela Universidade Federal de São Carlos, Campus Lagoa do Sino (2022). Foi tutor bolsista das disciplinas de Física I, Física II e Eletromagnetismo do Programa de Acompanhamento Acadêmico para Estudantes de Graduação da UFSCar (2017-2018). Foi bolsista de iniciação científica em dois projetos pelo PIBIC/CNPq/UFSCar (Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica) (2018-2020). Um dos projetos foi publicado como capítulo de livro.

Informações coletadas do Lattes em 18/05/2023

Acadêmico

Formação acadêmica

Graduação em Engenharia de Alimentos

2016 - 2022

Universidade Federal de São Carlos
Título: Insetos comestíveis como fonte proteica alternativa
Orientador: Moysés Naves de Moraes

Formação complementar

2021 - 2021

Lean Six Sigma Green Belt. , MF Treinamentos, MF, Brasil.

2020 - 2021

Estudante especial do Programa de Pós Graduação em Engenharia de Alimentos. , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.

2020 - 2020

Curso de simulação computacional multifísica com o Ansys Discovery. (Carga horária: 18h). , Engeneering Simulation And Scientific Software, ESSS, Brasil.

2020 - 2020

Higiene e Controle de Qualidade de Alimentos. (Carga horária: 50h). , Instituto Federal do Rio Grande do Sul, IFRS, Brasil.

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Agrárias / Área: Ciência e Tecnologia de Alimentos.

Grande área: Ciências Agrárias / Área: Ciência e Tecnologia de Alimentos / Subárea: Engenharia de Alimentos.

Organização de eventos

FERRAZ, L. P. . Fisiologia pós-colheita de frutos. 2016. (Outro).

Participação em eventos

1° Simpósio Sul-Mato-Grossense de Tecnologia e Engenharia de Alimentos. 2021. (Simpósio).

III Feira da Comissão de Estágios da Faculdade de Engenharia de Alimentos da Unicampo. 2020. (Outra).

II Semana da Engenharia de Alimentos - UFSCar Lagoa do Sino. 2020. (Outra).

Webinar "Como escrever e publicar um artigo científico de alto impacto" - Euraxess. 2020. (Seminário).

13° Simpósio Latino Americano de Ciência de Alimentos (SLACA).Predição de propriedades físicas de soja por meio de imagens digitais e redes neurais artificiais. 2019. (Simpósio).

I Semana de Engenharia de Alimentos - UFSCar Lagoa do Sino. 2019. (Outra).

V Jornada Acadêmica - UFSCar Lagoa do Sino. 2018. (Seminário).

IV Jornada Acadêmica - UFSCar Lagoa do Sino. 2017. (Seminário).

Lagoa do Sino de Porteiras Abertas.Apresentação do curso de engenharia de alimentos. 2017. (Outra).

Produções bibliográficas

FERRAZ, L. P. ; ROCHA, R. A. da ; MORAES, M. N. de . Predição de propriedades físicas de soja por meio de imagens digitais e redes neurais artificiais. In: Lucas Previtali Ferraz; Roney Alves da Rocha; Moysés Naves de Moraes. (Org.). Predição de propriedades físicas de soja por meio de imagens digitais e redes neurais artificiais. 1ed.Guarujá: Editora Científica Digital, 2020, v. 2, p. 502-516.

Projetos de pesquisa

2019 - 2020

Insetos comestíveis como fonte proteica alternativa, Descrição: Desenvolvimento de pesquisa de revisão bibliográfica sobre o crescente interesse e o potencial dos insetos comestíveis como fonte proteica alternativa sob as perspectivas da sustentabilidade dos sistemas de produção, das propriedades nutricional e tecno-funcional das proteínas, aspectos de aceitação, regulatórios e de segurança do alimento.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Lucas Previtali Ferraz - Integrante / Moysés Naves de Moraes - Coordenador / Janaína Teles de Faria - Integrante.
2018 - 2019

Predição de propriedades físicas de soja por meio de imagens digitais e redes neurais artificiais, Descrição: O Brasil é o segundo maior produtor mundial de soja, cultura importante para o agronegócio do país. O projeto e operação de equipamentos e processos para a garantia da qualidade na pós-colheita requerem o conhecimento de propriedades físicas da soja, as quais necessitam de métodos laboratoriais e instrumentos para serem medidas. Assim, um sistema que permite predizer adequadamente tais propriedades por meio de imagens digitais representaria maior velocidade, facilidade e baixo custo na obtenção dessas informações. Este trabalho teve como objetivo desenvolver um mecanismo de predição de propriedades físicas de duas variedades diferentes de soja por meio de imagens digitais e modelagem por Redes Neurais Artificiais (RNA). Para isso, as propriedades de ângulo de repouso, volume granular, diâmetro aparente, porosidade, circularidade (esfericidade) e área superficial de grãos de soja foram determinadas por métodos convencionais e imagens de unidades de soja foram capturadas com câmera digital em condições de iluminação controladas. Em seguida, as imagens passaram por um tratamento com transformada rápida de Fourier para obtenção de histogramas de cinzas. Após passar por análise de componentes principais, os dados foram utilizados como alimentação, juntamente das propriedades medidas, para o processo de treinamento e validação das RNAs no software SAS JMP (versão 14) pelo método k-fold.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Lucas Previtali Ferraz - Integrante / Roney Alves da Rocha - Integrante / Moysés Naves de Moraes - Coordenador.

Histórico profissional

Experiência profissional

2017 - 2017

Universidade Federal de São Carlos

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Tutor do PAAEG UFSCar, Carga horária: 12

Outras informações:
Acompanhamento acadêmico e monitorias das disciplinas de Física I, Física II e Eletromagnetismo para os estudantes de graduação da UFSCar Campus Lagoa do Sino.

2022 - 2023

Kerry

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de Controle de Qualidade Jr., Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Atuação no controle de qualidade de matérias primas e produtos acabados alimentícios, análises físico-químicas, elaboração de relatórios de não conformidade, treinamentos de integração para novos colaboradores, submissão e consulta de dados no sistema SAP.

2022 - 2023

Queijaria Rima

Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário de qualidade

Outras informações:
Atuação no controle de qualidade de produtos lácteos. Desenvolvimento de projeto de melhoria baseado no método DMAIC do Lean Seis Sigma com objetivo de reduzir perdas e descartes.