Engenheiro de Computação pelo ITA ( Instituto Tecnológico de Aeronáutica, 1997), Mestre e Doutor em Engenharia Elétrica com foco em Inteligência Artificial pela Poli/USP (Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, 2009). Fez pós-doutorado na City University of New York (CUNY, 2013). Atualmente, é Professor Associado do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) e chefe do Departamento de Metodologias de Computação da Divisão de Ciência da Computação do ITA. É coordenador do Projeto de Internacionalização em Ciência de Dados - CAPES PRINT/ITA. Foi bolsista de Produtividade do CNPq em Desenvolvimento Tecnológico (DT-2 2018-2021). Participou de diversos projetos de Pesquisa e Desenvolvimento na grande área de Inteligência Artificial incluindo desenvolvimento de hexapod para correção óssea, simuladores, avaliação de segurança da informação em sistemas computacionais e aplicação de técnicas inteligentes em sistemas distribuídos. Realiza pesquisas na área de Inteligência Artificial atuando principalmente nos seguintes temas: artificial intelligence in finance, agentes autonomos e aplicações de técnicas de machine learning a problemas do mundo real. (Fonte: Currículo Lattes)
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A Inteligência Artificial (IA) e campos relacionados, como aprendizado de máquina e robótica, estão mudando o mundo, como o conhecemos. Isso também vale para a área financeira. Além disso, o progresso da digitalização nas finanças criou novos mercados, especialmente os chamados criptomercados, que incluem Bitcoin, Ethereum e muitos outros criptoativos. Tais ativos são caracterizados por a…
Em artigo recente, Farmer e Foley [2] afirmam que a modelagem baseada em agentes pode ser um melhor modo de ajudar a guiar políticas financeiras que modelos matemáticos tradicionais. Os autores argumentam que tais modelos podem prever de forma acurada períodos curtos à frente desde que o cenário permaneça aproximadamente o mesmo, mas falham em períodos de crises. De fato, métodos analític…
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