Graduated at Bachelor of Physics from the Federal University of Pernambuco - Department of Physics (1995), master's degree at Physics from the Federal University of Pernambuco (1998), PhD in Computer Science at Center for IOnformatics of Federal University of Pernambuco (2006), pos-doc fellow Harard University and visiting professor of Institute for Applied Computational Science at Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Science. He is currently associate professor at Federal Rural University of Pernambuco. It is one of the founders of the Graduate Program in Applied Informatics UFRPE where he is the corrente coordinator. He is also a permanent member of the Graduate Program in Biometry and Applied Statistics UFRPE. He has experience in the area of Computer Science and Physics, with emphasis on artificial intelligence, quantum computation and scientific computing, acting on the following topics: time series forecasting and anlysis, computational modelling, Intelligent hybrid systems, search algorithms, machine learning, artificial neural networks, econofísca, quantum algorithms, and astroinformactics. Fellow of CNPq research productivity grants.
Possui graduação em Bacharelado em Física - Departamento de Física (1995), mestrado em Física pela Universidade Federal de Pernambuco (1998), doutorado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2006), pós-doutorado pela Harvard University e professor visitante do Institutee for Applied Computational Science at Harvard Jhon A. Paulson School of Engineering and Appied Sciences (2020). Atualmente é professor associado da Universidade Federal Rural de Pernambuco. É um dos fundadores do Programa de Pós-graduação em Informática Aplicada da UFRPE. Também é membro permanente do Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada da UFRPE. Tem experiência na área de Ciência da Computação e Física, com ênfase em Inteligência Artificial, computação Quântica e computação científica, atuando principalmente nos seguintes temas: previsão e análise de séries temporais, modelagem computacional, sistemas híbridos inteligentes, algoritmos de busca, aprendizagem de máquina, redes neurais artificiais, econofísca e astroinformática. Bolsista de Produtividade CNPq.
