W 1994 r. ukończyłem studia magisterskie na Wydziale Elektrycznym Politechniki Częstochowskiej na kierunku Elektrotechnika. Za osiągnięcia w okresie studiów zostałem wyróżniony medalem Rektora PCz. Po ukończeniu studiów zostałem asystentem w Instytucie Elektroenergetyki na WE PCz. Pracowałem w zespole prof. Ireny Dobrzańskiej zajmującym się prognozowania obciążeń systemów elektroenergetycznych. Ten nurt badawczy kontynuuję do dziś. Realizowałem projekty badawcze i badawczo-rozwojowe finansowane przez KBN, MNiSW, NCN lub NCBiR (w latach 1998-1999, 1999-2000, 2001-2002, 2005-2006, 2010-2013, 2017-2018, 2018-2021) oraz Rektora PCz (w latach 2007-2008 i 2008-2009). We wszystkich projektach z wyjątkiem jednego pełniłem funkcje kierownika. Efektem projektów jest wiele modeli prognostycznych, m.in. opartych na sieciach neuronowych, logice rozmytej, drzewach regresyjnych, estymatorach jądrowych, metodach grupowania danych i systemach immunologicznych. W ostatnich latach miałem okazję zweryfikować opracowane modele w ramach projektów wykonywanych na zlecenie Polskich Sieci Elektroenergetycznych Operator S.A.

W 2003 r. obroniłem z wyróżnieniem doktorat pt.: "Ekonomiczny rozdział obciążeń z zastosowaniem algorytmów ewolucyjnych" i zostałem zatrudniony na stanowisku adiunkta w macierzystym instytucie. Rozprawa doktorska dotyczyła nowych metod optymalizacji (algorytmów ewolucyjnych i symulowanego wyżarzania) w zastosowaniu do harmonogramowania pracy i ustalania obciążeń jednostek wytwórczych w systemie elektroenergetycznym. Doświadczenia zdobyte w trakcie badań miałem okazję wykorzystać w projekcie wykonywanym na zlecenie Polskich Sieci Elektroenergetycznych Operator S.A., który dotyczył m.in. opracowania metodyki analiz popytowo-podażowych dla potrzeb długoterminowego planowania rozwoju krajowej sieci przesyłowej.

W 2004 r. odbyłem staż w University of Pittsburgh Medical Center, gdzie zdobywałem doświadczenia w zakresie algorytmu identyfikacji akceptowalnych niezgodności na poziomie aminokwasów antygenów HLA, którego twórcą jest prof. R. Duquesnoy. W wyniku zdobytych doświadczeń napisałem kilka programów komputerowych do typowania zgodności pomiędzy dawcą i biorcą szpiku kostnego. Metoda prof. Duquesnoya zainspirowała mnie do konstrukcji klasyfikatora oraz modelu prognostycznego opartych na sztucznym systemie immunologicznym z lokalną selekcją cech. Prace zostały opublikowane w IEEE Transactions on Evolutionary Computation.

W 2013 r. uzyskałem habilitację. Monografia habilitacyjna pt. "Systemy uczące się oparte na podobieństwie obrazów do prognozowania szeregów czasowych obciążeń elektroenergetycznych" dotyczyła modeli prognostycznych wykorzystujących metody uczenia maszynowego, rozpoznawania obrazów i inteligencji obliczeniowej do sporządzania krótkoterminowych prognoz obciążeń systemów elektroenergetycznych.

W latach 2016-2019 pełniłem funkcję dyrektora Instytutu Informatyki na WE PCz oraz kierownika Zakładu Inżynierii Danych i Inteligencji Obliczeniowej. W roku 2019 pełniłem funkcję kierownika Zakładu Informatyki Technicznej. W latach 2017-2019 byłem prodziekanem ds. nauki na WE PCz. W latach 2016-2020 byłem członkiem Senatu PCz. Od roku 2019 jestem członkiem Rady Dyscypliny Automatyka, Elektronika i Elektrotechnika PCz. Od roku 2020 kieruję zespołem badawczym zajmującym się modelowaniem, prognozowaniem i optymalizacją procesów, systemów i instalacji elektroenergetycznych.

W polu moich zainteresowań naukowych leżą metody inteligencji obliczeniowej, systemy uczące się i metody rozpoznawania obrazów. W szczególności interesuje mnie prognozowanie szeregów czasowych z wieloma sezonowościami, metody klasyfikacji danych i regresji, randomizowane uczenie sieci neuronowych oraz stochastyczne metody optymalizacji globalnej. Jestem autorem trzech monografii i ponad 100 publikacji naukowych. Prowadzę zajęcia dydaktyczne głównie z dziedziny metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Za osiągnięcia naukowo-badawcze oraz organizacyjne otrzymałem wiele nagród Rektora PCz.