Pesquisa
Aprendizado de máquina sob restrições de privacidade e de fluxo contínuo, no Programa de Pós-Graduação em Informática da PUCPR (PPGIa).
Formação
Engenharia de Computação
UEPG — Universidade Estadual de Ponta GrossaEspecialização em Gerenciamento de Projetos
FAE Centro UniversitárioEspecialização em Inteligência Artificial
PUCPRTrabalho final: sistema de visão computacional para separação de lixo reciclável. Orientação do Prof. Dr. Alceu de Souza Britto Jr.
Mestrado em Inteligência Artificial
PUCPR — Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGIa)Dissertação: predição de picos em séries temporais — prever quando a carga de energia atinge um pico, em vez de prever a série inteira. Aplicado a redes elétricas inteligentes e publicado no IJCNN 2024.
Orientação do Prof. Dr. Vinícius M. A. de Souza. Bolsista CAPES.
Doutorado em Inteligência Artificial
PUCPR — Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGIa)Tese: algoritmos adaptativos com garantia de privacidade — aprender a partir de dados que chegam continuamente e mudam com o tempo, sem que o dado bruto saia da origem ou seja decifrado. Reúne aprendizado federado, criptografia homomórfica, deriva de conceito e aprendizado adaptativo.
Os primeiros resultados, sobre treinar e testar classificadores sob criptografia CKKS, foram publicados no BRACIS 2025.
Orientação do Prof. Dr. Jean Paul Barddal e coorientação do Prof. Dr. Vinícius M. A. de Souza. Bolsista CAPES.
Publicações
Training and Test Machine Learning Models on Encrypted Data: Initial Results and Challenges
Rodrigo Krüger, Jean Paul Barddal, Vinícius M. A. de Souza
BRACIS 2025 · Lecture Notes in Computer Science, Springer, 2026
Peak Prediction in Time Series: Comparing Approaches for Energy High-Load Prediction
Rodrigo Krüger, Abdullah Mueen, Vinícius M. A. de Souza
IJCNN 2024 · International Joint Conference on Neural Networks, 2024
Associações
Membro associado da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) desde 2024. Nome em citações: KRUGER, RODRIGO.