{"id":910,"date":"2024-02-16T11:48:22","date_gmt":"2024-02-16T10:48:22","guid":{"rendered":"http:\/\/lyfx.ai\/?page_id=910"},"modified":"2026-04-28T10:51:14","modified_gmt":"2026-04-28T08:51:14","slug":"team","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/lyfx.ai\/pt\/team\/","title":{"rendered":"Equipa"},"content":{"rendered":"
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Equipa de lideran\u00e7a<\/h1>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
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Dr. Andr\u00e9 Moreira<\/h3>\n\n\n\n

Cofundador e diretor executivo<\/h5>\n\n\n\n

Andre \u00e9 um empreendedor pr\u00e1tico com profundos conhecimentos t\u00e9cnicos e um historial de lideran\u00e7a comprovado. Atualmente, concentra-se no desenvolvimento de aplica\u00e7\u00f5es orientadas para a IA que simplificam o trabalho quotidiano. Ele faz a ponte entre a execu\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica e a vis\u00e3o estrat\u00e9gica. Tamb\u00e9m aconselha as empresas na implementa\u00e7\u00e3o de estrat\u00e9gias de IA e data-first, ajudando-as a manterem-se \u00e0 frente num cen\u00e1rio cada vez mais competitivo.<\/p>\n\n\n\n


Com uma experi\u00eancia que abrange os sectores qu\u00edmico e AgTech na Europa, nos EUA e na \u00c1sia, o Andre traz uma perspetiva global a cada desafio. Quer trabalhe com empresas em fase de arranque ou com grandes empresas, os conhecimentos de Andre em tecnologia e neg\u00f3cios, combinados com uma experi\u00eancia significativa em capital de risco, fazem dele um parceiro valioso na promo\u00e7\u00e3o da inova\u00e7\u00e3o e do crescimento.<\/p>\n\n\n\n

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Experi\u00eancia, forma\u00e7\u00e3o<\/h4><\/div>\n\n\n\n
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Max Planck<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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UCSB<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Certifica\u00e7\u00f5es recentes<\/h4><\/div>\n\n\n\n
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Engenheiro de aprendizagem autom\u00e1tica<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Engenheiro associado de nuvem<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Ci\u00eancia dos dados<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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IA de gera\u00e7\u00e3o<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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LangGraph<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Agentes<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Prof. Dr. Peter Lenz<\/h3>\n\n\n\n

Cofundador<\/h5>\n\n\n\n

Professor de F\u00edsica Te\u00f3rica na Universidade de Marburgo, com mais de 25 anos de experi\u00eancia em f\u00edsica te\u00f3rica, com especial incid\u00eancia na modela\u00e7\u00e3o de sistemas complexos na intersec\u00e7\u00e3o da f\u00edsica e da biologia. A sua investiga\u00e7\u00e3o envolve a utiliza\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas modernas de IA e de grandes volumes de dados para compreender uma variedade de sistemas, desde bact\u00e9rias a cancro e sistemas ambientais. <\/p>\n\n\n\n

Para al\u00e9m das suas actividades acad\u00e9micas, Peter trabalhou durante mais de seis anos como consultor independente nos sectores agr\u00edcola e financeiro, transferindo os seus conhecimentos te\u00f3ricos para aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas.<\/p>\n\n\n\n

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Experi\u00eancia, forma\u00e7\u00e3o<\/h4><\/div>\n\n\n\n
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Max Planck<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Harvard<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Stanford<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Cursos de n\u00edvel superior leccionados recentemente<\/h4><\/div>\n\n\n\n
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IA na F\u00edsica<\/p>\n\n\n\n

F\u00edsica computacional I<\/p>\n\n\n\n

F\u00edsica computacional II<\/p>\n\n\n\n

Projectos de F\u00edsica Computacional<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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A nossa hist\u00f3ria<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Da f\u00edsica ao impacto no mundo real<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Andr\u00e9 e Peter conheceram-se em 1998, enquanto estudantes de doutoramento no Instituto Max Planck, perto de Potsdam. Ambos obtiveram um doutoramento em f\u00edsica te\u00f3rica (mat\u00e9ria condensada macia) e foram treinados para fornecer an\u00e1lises rigorosas que resistem ao escrut\u00ednio.<\/p>\n\n\n\n

Os seus percursos profissionais separam-se depois.<\/p>\n\n\n\n

Peter continuou no mundo acad\u00e9mico e tornou-se professor em Marburg, na Alemanha. Andr\u00e9 passou para a ind\u00fastria, primeiro numa grande empresa (BASF) e mais tarde numa start-up (Novihum). Apesar da dist\u00e2ncia, a amizade manteve-se.<\/p>\n\n\n\n

A chamada que deu in\u00edcio a tudo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Em 2017, Andre telefonou a Peter com um problema urgente: os dados dos ensaios agr\u00edcolas da Novihum eram demasiado ruidosos e inconsistentes para apoiar uma alega\u00e7\u00e3o importante do produto. Se a equipa n\u00e3o conseguisse provar o efeito, n\u00e3o haveria uma hist\u00f3ria cred\u00edvel e, definitivamente, nenhuma hip\u00f3tese de ganhar a confian\u00e7a dos clientes e desenvolver o seu mercado.<\/p>\n\n\n\n

Por isso, fizeram o que os f\u00edsicos fazem: questionaram os pressupostos, investigaram a forma como os dados foram gerados e reconstru\u00edram a an\u00e1lise a partir dos primeiros princ\u00edpios. O resultado foi uma vis\u00e3o mais clara dos dados e muitos conhecimentos que estavam escondidos \u00e0 vista de todos.<\/p>\n\n\n\n

Apesar de ter provado as propriedades extraordin\u00e1rias do produto, essa start-up n\u00e3o deu certo. Mas ficou uma li\u00e7\u00e3o: uma an\u00e1lise defens\u00e1vel e clara do efeito do produto \u00e9 a condi\u00e7\u00e3o m\u00ednima<\/strong> para qualquer conversa com o cliente. \u00c9 o que d\u00e1 confian\u00e7a a uma equipa de vendas no produto. E muitas equipas debatem-se exatamente com esse passo: transformar dados confusos do mundo real em provas que possam apoiar.<\/p>\n\n\n\n

O padr\u00e3o maior<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Come\u00e7\u00e1mos lyfX.ai<\/a> no in\u00edcio de 2024 e, desde o in\u00edcio, trabalh\u00e1mos com equipas dos sectores agr\u00edcola, qu\u00edmico e industrial. Os problemas que vimos foram sempre muito semelhantes: dados confusos e an\u00e1lises fr\u00e1geis que afectavam decis\u00f5es comerciais realmente importantes: reclama\u00e7\u00f5es, quest\u00f5es regulamentares, or\u00e7amentos, reputa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

As equipas n\u00e3o tinham falta de dados. Faltava-lhes tempo, ferramentas e uma forma repet\u00edvel de transformar esses dados em conclus\u00f5es que pudessem defender.<\/p>\n\n\n\n

Somos construtores<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

No in\u00edcio, trabalh\u00e1vamos como especialistas em dados ao lado de uma equipa, compreendendo o processo, limpando os dados, construindo a an\u00e1lise e apresentando resultados em que podiam confiar. Ainda fazemos este tipo de trabalho de consultoria, mas surgiu um padr\u00e3o e o foco mudou.<\/p>\n\n\n\n

Est\u00e1vamos a resolver problemas estruturalmente semelhantes uma e outra vez. Os dom\u00ednios mudavam, os dados mudavam, mas a tarefa principal era a mesma. Foi nessa altura que mud\u00e1mos de foco. Em vez de fazer a an\u00e1lise de cada cliente a partir do zero, poder\u00edamos codificar o que sabemos em ferramentas que as pr\u00f3prias equipas utilizassem?<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 assim que sempre trabalh\u00e1mos, e \u00e9 o mesmo instinto que move uma empresa em fase de arranque. Deparamo-nos com um problema que bloqueia o trabalho real. Resolve-o porque tem de o fazer. E depois apercebemo-nos que n\u00e3o somos os \u00fanicos com esse problema. A ferramenta vem depois da solu\u00e7\u00e3o, n\u00e3o antes dela.<\/p>\n\n\n\n

Onde estamos agora<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Somos uma equipa pequena, e de forma deliberada. Combinamos uma profunda experi\u00eancia no sector com a moderna engenharia de IA para criar ferramentas para as ind\u00fastrias de processos. N\u00e3o s\u00e3o produtos gen\u00e9ricos de IA que precisam de meses de personaliza\u00e7\u00e3o, mas solu\u00e7\u00f5es focadas para pessoas que trabalham com processos reais e dados reais.<\/p>\n\n\n\n

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Marcar uma chamada<\/div><\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n
Mensagem<\/div><\/a><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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