I suoi temi di ricerca riguardano lo sviluppo di metodologie per l'integrazione di conoscenza nota a priori in algoritmi di Machine Learning, con applicazioni nell'ambito della manutenzione predittiva. In passato, si è occupato della risoluzione di problemi di ottimizzazione combinatoria e di soddisfacimento di vincoli mediante l'integrazione di metodi classici con algoritmi di Deep Learning. Si è anche occupato dell'applicazione di algoritmi di Deep Reinforcement Learning per la risoluzione di problemi di ottimizzazione combinatoria NP-hard.
