Possui graduação em Tecnólogo em Processamento de Dados pela Universidade do Vale do Rio dos Sinos (1996) e mestrado em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (2009) e doutorado pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento (PPGEGC ) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Atua na área de concentração da Engenharia de Conhecimento (EC) com linha de pesquisa em Teoria e Prática em Engenharia do Conhecimento. Professor efetivo da Universidade do Estado de Mato Grosso. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, atuando principalmente nos seguintes temas: Sistemas de Informação, Sistemas Multiagentes, Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo e Ciência de Dados.
Modelo de classificação de patentes baseado em representação vetorial densa, técnicas de ordenação
Criação de um modelo automatizado para classificar patentes com base em textos não estruturados, utilizando redes neurais transformers para ordenar subclasses e um grafo de conhecimento. Avaliada com dados do USPTO, o modelo alcançou 80% de acurácia em cenários gerais e 90% em específicos, demonstrando eficácia no auxílio aos examinadores de patentes para tomada de decisão. A viabilidade do grafo de conhecimento também foi confirmada.