DEI Talks | “Natural and artificial trust for decision-making in human-machine teamwork” por Carolina Centeio Jorge

A palestra intulada “Natural and artificial trust for decision-making in human-machine teamwork” será apresentada no dia 25 de junho, às 11:00, na sala B011, e contará com a moderação do Prof. Rosaldo Rossetti (DEI).

Sobre a Palestra:

“As equipas humano-máquina dependem da colaboração entre seres humanos e agentes artificiais. Nas equipas exclusivamente humanas, utilizamos a confiança para tomar decisões, como determinar qual o colaborador mais adequado para executar uma determinada tarefa, com base naquilo que acreditamos ter maior probabilidade de sucesso. Esta previsão do sucesso de uma tarefa assenta nas nossas crenças acerca da fiabilidade dos outros membros da equipa, a qual pode ser analisada em várias dimensões, como a competência, a vontade, fatores externos, entre outras.

À medida que a autonomia dos agentes artificiais aumenta, também aumenta a diversidade de interdependências nas equipas humano-máquina. Consequentemente, os membros da equipa precisam de considerar diferentes formas de alcançar o sucesso coletivo, tirando o melhor partido da colaboração entre humanos e máquinas. Torna-se, assim, importante que todos os intervenientes, humanos e máquinas, disponham das crenças de confiança e de fiabilidade necessárias para tomar decisões que promovam os objetivos da equipa e mitiguem potenciais riscos. Ao formalizar estas crenças de confiança e fiabilidade, é possível aumentar a transparência das decisões, quer sejam tomadas por humanos quer por máquinas.

Nesta palestra, abordarei os conceitos de confiança, fiabilidade (trustworthiness), interdependência e design coactivo, enquadrados no contexto da tomada de decisão em equipas humano-máquina. Apresentarei também alguns trabalhos de investigação multidisciplinar, que contribuem para aumentar a compreensão, por parte dos humanos e das máquinas, do comportamento e das características do colega humano durante a colaboração. Consequentemente, estes trabalhos permitem também tornar o agente artificial mais compreensível para os seus colaboradores humanos.”

Sobre a Palestrante:

Carolina Centeio Jorge é atualmente Data Scientist na Glintt Next, em Portugal. Fez o doutoramento no grupo Interactive Intelligence da Universidade Técnica de Delft (TU Delft), onde investigou modelos mentais e confiança em equipas humano-IA, tendo também sido investigadora visitante na University of Michigan.

Participou ativamente em atividades de serviço académico, incluindo a cofundação da série de workshops MultiTTrust e a participação no Conselho de Integridade da TU Delft. Tendo vivido em Tóquio, Barcelona e Delft, valoriza ambientes multidisciplinares e multiculturais.

Atualmente, combina a sua experiência de investigação com a prática industrial, focando-se em customer intelligence.

A entrada é livre, sem necessidade de inscrição.

Provas de Doutoramento em Media Digitais (PDMD): ”Inovação Digital em Saúde em Contexto de Baixos Recursos: O caso de Moçambique”

Candidato:
Pinto Francisco Impito

Data, Hora e Local:
19 de junho de 2026, às 14:00 na Sala de Atos da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Presidente do Júri:
Doutor Pedro Nuno Ferreira da Rosa da Cruz Diniz, Professor Catedrático do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

Membros:
Doutora Felisbela Maria Carvalho Lopes, Professora Catedrática do Departamento de Ciências da Comunicação do Instituto de Ciências Sociais da Universidade do Minho;
Doutora Ivone Marília Carinhas Ferreira, Professora Auxiliar do Departamento de Ciências da Comunicação da Faculdade Ciências Sociais e Humanas da Universidade Nova de Lisboa;
Doutora Carla Susana Moiteiro Ganito Afonso, Professora Associada da Faculdade de Ciências Humanas da Universidade Católica Portuguesa;
Doutor José Manuel Pereira Azevedo, Professor Catedrático do Departamento de Ciências da Comunicação e da Informação da Faculdade de Letras da Universidade do Porto (Orientador);
Doutor Ricardo José Pinheiro Fernandes Morais, Professor Auxiliar do Departamento de Ciências da Comunicação e da Informação da Faculdade de Letras da Universidade do Porto.

A tese foi coorientada pelo Doutor Vasco Francisco Japissane Cumbe, Professor na Faculdade de Medicina da Universidade Católica de Moçambique.

Resumo:

Introdução:
A crescente complexidade dos sistemas de saúde, combinada com o rápido avanço tecnológico, tem transformado as formas de produzir, disseminar e utilizar ferramentas digitais na área da saúde. Em paralelo, a disponibilização sem precedentes de dispositivos móveis e recursos audiovisuais ampliou o acesso às tecnologias, mas também introduziu novos desafios, como as limitações de uso decorrentes de problemas estruturais e infraestruturais, bem como desigualdades no acesso.
Objetivo:
O presente estudo teve como objetivo geral avaliar a implementação de tecnologias digitais na comunicação em saúde em Moçambique, com foco no uso de vídeos, dando especial atenção à interação médico-paciente e à formação médica. O estudo implementou e avaliou recursos digitais baseados em simulação interativa, educação e modelagem, propondo um modelo moçambicano de inovação digital adaptado ao contexto local.
Metodologia:
A pesquisa foi desenvolvida por meio de três estudos: (1) Vídeo de Simulação Interativa (VSI) na Formação Médica, (2) Vídeo de Educação Aumentada (VEA) no Aconselhamento Pré-TARV de Pacientes HIV-positivos e (3) Vídeo de Modelagem (VM) nas Estratégias de Recuperação Fisioterapêutica. O Estudo 1 avaliou a usabilidade, o valor educativo e a experiência interativa do VSI com estudantes de medicina (N = 93), adotando uma abordagem sequencial exploratória. O Estudo 2 adotou um desenho quase experimental, com grupo de intervenção (GI = 23) e de comparação (GC = 23), envolvendo pacientes HIV-positivos, empregando o teste U de Mann-Whitney para comparar dimensões relacionadas à qualidade do aconselhamento. O Estudo 3 seguiu um desenho longitudinal, com pré- e pós-intervenção, para avaliar o impacto do VM na execução de exercícios de recuperação motora por cuidadores de pacientes com AVC.
Resultados:
Os estudos revelam (1) elevados níveis de concordância quanto ao realismo, à relevância clínica e à utilidade pedagógica (VSI); (2) diferenças estatisticamente significativas entre os grupos (GI, GC) quanto ao tempo dedicado ao atendimento, à adequação do formato do aconselhamento e à tomada de decisão para adesão ao TARV (VEA); e (3) melhorias relevantes após a intervenção no fortalecimento da aprendizagem prática e na confiança na execução de procedimentos de recuperação motora (VM). De modo geral, a pesquisa mostrou que o uso estruturado e adaptado de recursos digitais, conforme proposto nesta tese, tem alto potencial para transformar processos de comunicação em ambientes com recursos limitados.
Conclusão:
A pesquisa destaca a importância da integração estruturada e adaptada dos media digitais em contextos com recursos limitados. Investigações futuras devem explorar desenhos experimentais mais sólidos, com amostras alargadas e acompanhamento longitudinal, bem como avaliar o impacto dessas intervenções na prática clínica real e nos indicadores de adesão ao tratamento. A consolidação do modelo moçambicano de inovação digital pode avançar para políticas de educação em saúde sustentáveis e promover a transformação digital do ensino médico em Moçambique.

Palavras-chave: Inovação digital; Vídeo; Educação Médica; interação médico-paciente; Moçambique.

Linking Great Partners 2026

A Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP) promove no dia 12 de junho mais uma edição do Linking Great Partners (LGP), iniciativa integrada no Laboratório de Gestão de Projetos, unidade curricular que reúne mais de 310 estudantes de vários cursos em torno da criação de soluções tecnológicas inovadoras.

Ao longo do semestre, os estudantes, organizados em equipas multidisciplinares, desenvolveram mais de 30 proto‑startups, das quais cerca de 20 em colaboração com organizações externas e 10 baseadas em ideias próprias, trabalhando em ambiente real com parceiros da indústria e da sociedade. O evento marca o momento final deste processo, com apresentações públicas dos projetos no âmbito do LGP Challenge, estruturado em diferentes momentos que exploram dimensões como tecnologia, mercado, execução, ecossistemas e impacto social.

LGP assume-se como um modelo pedagógico assente em “learning by innovating”, promovendo a experimentação, a colaboração com parceiros reais e o desenvolvimento de competências em inovação, empreendedorismo e gestão de projeto.

A sessão terá transmissão online: https://www.youtube.com/live/dNAwX2ONwGU 

Provas de Doutoramento em Engenharia Informática (ProDEI): ”Generative Approaches for Case-Based Explanations in Medical Image Analysis”

Candidata:
Maria Helena Sampaio de Mendonça Montenegro e Almeida

Data, Hora e Local:
16 de junho de 2026, às 14:30, na Sala de Atos da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Presidente do Júri:
Doutor Carlos Miguel Ferraz Baquero-Moreno, Professor Catedrático do Departamento de Engenharia Informática da da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Vogais:
Doutor Peter Johannes Schüffler, Professor at the Technical University of Munich, Germany;
Doutor Carlos Jorge Andrade Mariz Santiago, Assistente de Investigação no Laboratório de Robótica e Sistemas de Engenharia (LARSyS) e Professor Auxiliar Convidado do Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores do Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa;
Doutor Jaime dos Santos Cardoso, Professor Catedrático do Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (Orientador);
Doutor Luís Filipe Pinto de Almeida Teixeira, Professor Associado do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

Resumo:

Nos últimos anos, modelos de Inteligência Artificial têm sido extensivamente explorados para tarefas de análise de imagem médica, alcançando resultados notáveis. No entanto, o raciocínio obscuro dos modelos e a falta de evidência que o suporte fazem com que clínicos e pacientes desconfiem das suas previsões, impedindo a sua adoção em contextos clínicos. Nos últimos anos, a comunidade científica tem-se focado no desenvolvimento de explicações capazes de revelar o raciocínio de um modelo. Entre os vários tipos de explicações, explicações baseadas em casos surgem como particularmente intuitivas para profissionais de saúde. Apesar destes tipos de explicações serem largamente explorados, ainda possuem limitações que comprometem a sua aplicação no mundo real. O objetivo principal desta tese é ultrapassar as limitações de explicações baseadas em casos médicas, permitindo a sua incorporação na prática clínica.

Para identificar as principais fraquezas de explicações baseadas em casos, realizámos uma revisão da literatura sobre modelos que fornecem estas explicações na área da saúde. Através da análise de trabalhos existentes, verificámos que as explicações geram preocupações sobre privacidade na partilha de imagens sensíveis de pacientes e não possuem a interatividade necessária para que clínicos se interessem pela explicação. Para além disso, a maioria dos trabalhos não avaliam nem validam as explicações através de estudos clínicos. Considerando estas limitações, propomos modelos generativos para obter explicações controláveis, interativas e que protegem a privacidade dos pacientes, para explicar as decisões de modelos de aprendizagem computacional.

Para propor um sistema de preservação de privacidade para partilhar explicações baseadas em casos de forma segura, começamos por rever a literatura científica sobre técnicas de anonimização de imagem, identificando as suas vulnerabilidades. Em particular, identificamos vulnerabilidades através da proposta de dois ataques de privacidade: um ataque direcionado a modelos generativos que geram imagens sintéticas, e um modelo de decomposição de imagens para reverter a média de imagens, frequentemente usada como estratégia de anonimização. Depois de definir os requisitos que um sistema de preservação de privacidade para explicações médicas tem de cumprir, propomos modelos de privacidade simultaneamente capazes de anonimizar imagens médicas e gerar explicações contrafactuais. O sistema proposto separa identidade e características clínicas em vetores independentes, permitindo a sua manipulação individual. Através desta estratégia, também podemos separar e manipular fatores causais, relacionados com a tarefa clínica, para obter explicações contrafactuais controláveis. Para obter explicações contrafactuais interativas, propomos modelos para manipular regiões de imagens médicas de acordo com uma máscara de segmentação, verificando o seu impacto numa previsão. Para avaliar os modelos propostos, realizámos experiências com dados médicos como radiografias torácicas, verificando a capacidade dos modelos de manipular imagens médicas considerando o objetivo de geração de explicações.

Por fim, para mostrar a grande aplicabilidade dos modelos propostos em contextos para além do seu propósito original de geração de explicações baseadas em casos, aplicámo-los como sistemas de apoio à decisão na saúde. Mais especificamente, adaptámos os modelos para prever os resultados estéticos de tratamento para cancro da mama, para facilitar a escolha de tratamento das pacientes. Realizámos também um estudo clínico com cirurgiões de mama de várias instituições de saúde para avaliar as previsões dos modelos propostos.

Para concluir, através de várias contribuições em Inteligência Artificial explicável e sistemas de suporte à decisão, esta tese contribui para o uso seguro de modelos de Inteligência Artificial confiáveis e que preservam privacidade na saúde.

Provas de Doutoramento em Media Digitais (PDMD): ”The Fourier Qualia Space: Interaction, Ambiguity, and Hierarchy in Music Harmony”

Candidato:
Samuel Filipe da Silva Pereira Oliveira

Data, Hora e Local:
15 de junho de 2026, às 14:30, na Sala de Atos da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Presidente do Júri:
Doutor António Fernando Vasconcelos Cunha Castro Coelho, Professor Associado com Agregação da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

Vogais:
Doctor Matt Chiu, Assistant Professor of Music Theory of the Baldwin Wallace University, United States of America;

Doctor Martin Alois Rohrmeier, Associate Professor of the Digital and Cognitive Musicology Lab at the EPFL – Swiss Federal Institute of Technology, Switzerland;

Doutora Isabel Maria Antunes Pires, Professora Auxiliar do Departamento de Ciências Musicais da Faculdade de Ciências Sociais e Humanas da Universidade Nova de Lisboa;

Doutor Gilberto Bernardes de Almeida, Professor Auxiliar do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (Orientador);

Doutor António Humberto Sá Pinto, Professor Auxiliar Convidado do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

A tese foi coorientada pelo Doutor José António Oliveira Martins, Professor Auxiliar da Faculdade de Letras da Universidade de Coimbra.

Resumo:

A teoria musical há muito reconhece a existência de qualidades harmónicas e desenvolveu ferramentas para a sua identificação analítica; contudo, os enquadramentos teóricos existentes não oferecem formas de medir as suas proporções relativas, representar a sua coexistência em passagens ambíguas, ou comparar a sua utilização em diferentes repertórios. Estas limitações manifestam-se de formas diferentes consoante as tradições analíticas. Por exemplo, a análise tonal capta eficazmente as relações funcionais, mas revela-se inadequada quando tríades ou colecções diatónicas surgem sem as progressões que lhes conferem funcionalidade. Por seu turno, a teoria dos conjuntos proporciona a medição rigorosa de vectores intervalares, mas não explica por que razão duas sonoridades soam diferentes apesar de partilharem vectores intervalares. O que une estas insuficiências é uma lacuna conceptual comum: nenhum destes enquadramentos trata passagens ambíguas—momentos musicais onde múltiplas qualidades harmónicas coexistem—como um recurso composicional.

Para dar resposta a estas limitações, a presente tese desenvolve o Espaço Qualia de Fourier, um enquadramento geométrico que reconceptualiza qualidades harmónicas como relações de qualia mensuráveis num espaço determinado matematicamente. Para tal, a transformada discreta de Fourier converte conjuntos de classes de altura em coeficientes que captam qualidades harmónicas específicas, os quais são depois projectados, através de redução dimensional, num espaço hexagonal, onde a proximidade sinaliza semelhança de qualia e a centralidade denota ambiguidade. Esta representação geométrica permitiu-nos realizar análises em múltiplas escalas, tal como a nível frásico, no Op. 19/1 de Schoenberg, passando por construções hierárquicas (wavescapes) em Bach, Debussy e Webern, até à análise diacrónica de corpus, que abrangeu o período de 1548 a 1968.

A aplicação desta metodologia a quatro séculos de música ocidental confirmou a dissolução progressiva das estruturas tonais tradicionais e forneceu uma nova evidência sobre princípios organizacionais alternativos: ao longo dos séculos, as sequências de qualia convergiram gradualmente para distribuições zipfianas características de sistemas de comunicação eficientes. Entre os compositores cujas distribuições mais se aproximam deste padrão, Debussy emergiu como um caso paradigmático: a análise estatística da sua prática harmónica identificou três funções sistemáticas que definem a sua utilização dos qualia, demonstrando que a sua música opera segundo princípios organizacionais identificáveis. Aspecto particularmente significativo para a reconceptualização proposta no início, a ambiguidade de qualia funciona não como indeterminação analítica, mas como um recurso composicional estrategicamente mobilizado nos repertórios examinados.

Estas conclusões comportam implicações mais amplas. A identificação de padrões semelhantes aos da linguagem na utilização dos qualia harmónicos por Debussy exemplifica o que o Espaço Qualia de Fourier torna possível: se um compositor, operando sem os constrangimentos da sintaxe tonal, utilizou qualidades harmónicas segundo princípios mensuráveis, outros poderão tê-lo feito igualmente—uma hipótese que este Espaço pode agora testar através de fronteiras estilísticas que anteriormente exigiam metodologias inteiramente distintas.

Palavras-chave: Espaço Qualia de Fourier; qualia harmónicos; ambiguidade de qualia; transformada discreta de Fourier; lei de Zipf; sintaxe harmónica; musicologia computacional.

 

DEI Talks | “Fifty Years of the Algorithm Selection Problem: John Rice’s Enduring Legacy” pela Prof.ª Kate Smith-Miles (University of Melbourne)

A palestra intulada “Fifty Years of the Algorithm Selection Problem: John Rice’s Enduring Legacy” será apresentada no dia 27 de maio, às 11:00, na sala B008, com a moderação do Prof. Carlos Soares (DEI).

Sobre a Palestra:

“The seminal paper “The Algorithm Selection Problem” by John Rice was published 50 years ago. This paper formalizes the problem of selecting the best algorithm for a given problem, which is important in Machine Learning, Optimization and many areas of Computer Science. In this talk, I discuss the paper, its impact and challenges it raises which are still open today.”

Sobre a Oradora:

“Kate Smith-Miles AO FAA is Pro Vice-Chancellor (Research Capability) and a Melbourne Laureate Professor in the School of Mathematics and Statistics at The University of Melbourne. She is also Director of the ARC Training Centre in Optimisation Technologies, Integrated Methodologies, and Applications (OPTIMA). She has previously held a five year Laureate Fellowship from the Australian Research Council with a Georgina Sweet Award, and has held positions as President of the Australian Mathematical Society (2016-2018), a member of the Australian Research Council College of Experts (2017-2019), and Associate Dean (Enterprise and Innovation) in the University’s Faculty of Science (2019-2023). Prior to joining The University of Melbourne in September 2017, she was Professor of Applied Mathematics at Monash University, where she was also Head of the School of Mathematical Sciences (2009-2014), and inaugural Director of the Monash Academy for Cross & Interdisciplinary Mathematical Applications (MAXIMA) from 2013-2017. She was also previously Head of the School of Engineering and Information Technology at Deakin University (2006-2009) with a Chair in Engineering. She obtained her first Professorship in Information Technology at Monash University, where she worked from 1996-2006. Professorships in three disciplines (mathematics, engineering, and information technology) have given her an interdisciplinary breadth reflected in much of her research.”

YACC alcança final do Bosch Future Mobility Challenge 2026 e obtém melhor resultado entre equipas estreantes

A equipa “YACC – Yet Another Careless Car” alcançou um excelente resultado na fase final do Bosch Future Mobility Challenge 2026, ao garantir um lugar entre as 8 equipas finalistas da competição e terminar a prova na 6.ª posição da classificação geral.

A equipa do DEI da FEUP destacou-se ainda como a melhor entre todas as as equipas estreantes da edição de 2026. Com este resultado a equipa garantiu a atribuição do veículo utilizado na competição e um wild card para participação direta na próxima edição do desafio.

A equipa YACC, única representante portuguesa na fase final da competição, foi composta pelos estudantes da Licenciatura em Engenharia Informática e Computação (L.EIC) Joana Azevedo Louro, Leonor Silva Bidarra, Luís Miguel Costa Gonçalves, Luís Miguel Rosa Santos e Luís Wolffrom Barbosa, sob a mentoria do Professor Bruno Lima. A iniciativa contou também com o envolvimento do Professor Ricardo Cruz, que tem vindo a apoiar o desenvolvimento das atividades do DEI na área dos veículos autónomos.

O Bosch Future Mobility Challenge é uma competição técnica internacional promovida pelo Bosch Engineering Center Cluj-Napoca, na Roménia, que desafia equipas universitárias a desenvolver algoritmos de condução autónoma e conectividade em veículos à escala 1/10. Durante a fase final, as equipas colocam à prova as suas soluções em cenários que simulam uma cidade inteligente, incluindo circulação autónoma, navegação em cruzamentos, interpretação de sinalização e interação com outros veículos e peões.

A edição de 2026 foi considerada pela própria organização como a mais competitiva de sempre. Das 141 equipas candidatas, apenas 22 chegaram à fase final, tornando o percurso da YACC ainda mais relevante num contexto internacional de elevada exigência técnica e científica.

Ao alcançar este resultado, a YACC reforça a presença da FEUP e do DEI numa das mais prestigiadas competições internacionais na área da condução autónoma e sistemas inteligentes.
Mais informações sobre o percurso da equipa podem ser acompanhadas através da sua página de Instagram: https://www.instagram.com/yaccbfmc/

DEI Talks | “O Turing Award de 2025: Partilha de Chaves Secretas usando Mecânica Quântica” pelo Prof. Sagar Pratapsi (DEI/FEUP)

A palestra intitulada “O Turing Award de 2025: Partilha de Chaves Secretas usando Mecânica Quântica” será apresentada no dia 3 de junho, às 14:30, na sala B004, com a moderação da Prof. Ana Paiva (DEI).

Sobre a Palestra:

O Turing Award de 2025 foi atribuído este ano a Charles H. Bennet e Gilles Brassard, pelo seu trabalho em criptografia quântica. No seu artigo de 1984, introduziram o famoso Protocolo BB84, onde mostraram como duas pessoas podem partilhar uma chave criptográfica secreta. A segurança deste protocolo é garantida pelas próprias leis da física quântica. Nesta palestra, o Orador explicará este protocolo e o seu significado. Não são necessários conhecimentos profundos de mecânica quântica.

Sobre o Orador:

Sagar Silva Pratapsi é Professor Auxiliar do Departamento de Engenharia Informática da FEUP. É investigador em computação e informação quântica, com um foco em princípios fundamentais da mecânica quântica, controlo de sistemas quânticos, e alguns algoritmos.
Doutorou-se pelo Instituto Superior Técnico em 2024 e foi Professor Auxiliar Convidado na Universidade de Coimbra até 2026, onde leccionou sobre computação e informação quânticas. Foi também estudante investigador convidado na Universidade de Califórnia, Berkeley em 2024, financiado pela Fundação Luso-Americana para o Desenvolvimento, e estudante visitante da Universade de Maryland em Baltimore em 2023, no âmbito de uma bolsa de doutoramento financiada pela Fundação “la Caixa”. Antes do doutoramento, trabalhou como Research Analyst no Banco Central Europeu. Teve também outros reconhecimentos, como bolseiro do programa Novos Talentos da Matemática, da Fundação Calouste Gulbenkian, e é medalhado das Olimpíadas Internacionais da Física.

DEI Talks | “Developing high-risk AI systems for mental health applications” pelo Prof. Lars Bongo (UiT The Arctic University of Norway)

A palestra intitulada “Developing high-risk AI systems for mental health applications” será apresentada no dia 21 de maio, às 14:30, na sala I-105, com a moderação do Prof. António Coelho (DEI).

Sobre a palestra:

“In the TRUSTING project, we are developing a speech-based tool to predict relapse in psychosis. The tool is being designed for six languages and will be evaluated in a clinical trial. While large language models offer promising opportunities for cognitive testing, their use in high-risk AI systems raises significant challenges. These include ensuring safety, trustworthiness, and compliance with emerging AI regulations. In this talk, I will present the key challenges we encounter in data collection, infrastructure development, and cognitive test design, and reflect on the added complexity of developing high-risk AI systems across multiple languages. Finally, I will present our design principles and lessons learned.”

Sobre o Orador:

Dr. Lars Ailo Bongo é atualmente Professor de tecnologia da saúde no Departamento de Ciência da Computação da UiT – The Arctic University of Norway. O seu principal interesse de investigação consiste em criar e avaliar experimentalmente sistemas de infraestrutura que apoiem os métodos em desenvolvimento pelos colaboradores nas áreas da bioinformática e das ciências da saúde. É o investigador principal do Health Data Lab. Bongo também está empenhado na promoção de uma cultura de empreendedorismo na UiT. É cofundador da Medsensio AS, coordenador de inovação na SFI Visual Intelligence e cofundador do Laboratório de Inovação em Tecnologia Digital da UiT. Bongo ocupa um cargo de professor adjunto na Universidade de Ciências Aplicadas de Sámi, onde cofundou recentemente o Sámi AI Lab, que visa utilizar a IA para melhorar a sociedade Sámi.

DEI Talks | “Hybrid neural systems: neuromorphic computing for real-time control of brain activity” por Paulo Aguiar (i3S-U.Porto)

A palestra intitulada “Hybrid neural systems: neuromorphic computing for real-time control of brain activity“, será apresentada no dia 15 de junho, pelas 14:00, na sala I-105. A moderação ficará a cargo de Henrique Lopes Cardoso (DEI).

Sobre a Palestra:

“The brain is a powerful model for fast, adaptive and energy-efficient information processing. Translating these principles into computing systems is a major challenge with direct relevance for the next generation of intelligent neural interfaces. In this talk I will present work from my research group where we developed a hybrid neural system combining biological neurons with neuromorphic hardware, where artificial spiking neurons process ongoing brain activity in real time. By converting biological signals into spike-based representations, we trained spiking neural networks (SNNs) to identify short-lived electrophysiological patterns and deployed them on neuromorphic hardware. This system was integrated with open-source electrophysiology tools to create a closed-loop pipeline capable of detecting ongoing brain states and triggering targeted stimulation with low latency. Using this approach, we show that hybrid systems linking artificial and biological neurons can support real-time interaction with living neural circuits. These results provide a proof-of-concept for accessible neuromorphic neural interfaces and open new possibilities for adaptive, low-power and biologically inspired computing technologies.”

Sobre o Orador:

Paulo Aguiar é licenciado em Física (Universidade de Lisboa, PT) e doutorado em Neurociência Computacional pelo Instituto de Computação Adaptativa e Neural (Universidade de Edimburgo, Reino Unido). Desde 2016, dirige o Laboratório de Neuroengenharia e Neurociência Computacional (i3S-UPorto, PT). O seu grupo adota uma abordagem ascendente, centrando-se na compreensão de como os circuitos neurais processam e armazenam informação. A equipa combina conhecimentos especializados em neurobiologia, métodos analíticos avançados e modelos computacionais, para revelar e reparar a função neural. Já foi (co)investigador principal/líder de tarefa em mais de 20 projetos de investigação nacionais e internacionais obtidos através de concursos.