Com o apoio do CEE – Consórcio das Escolas de Engenharia, a APDC – Associação Portuguesa para o Desenvolvimento das Comunicações, lançou em fevereiro de 2021, o Best Thesis Award, com o objetivo de premiar anualmente as melhores dissertações de mestrado nas áreas de Tecnologias de Informação, Telecomunicações e Media.
Este ano, num cerimónia inserida no APDC – 31º Digital Business Congress, a dissertação “Generative Soundscapes for Enhanced Engagement in Non-Invasive Neurorehabilitation”, por Aisha Jeanette Animashaun, Alumna do Mestrado em Multimédia, foi premiada na área dos Media.
A Dissertação, concluída em julho de 2021, foi orientada pelo Prof. Gilberto Bernardes, Professor Auxiliar do DEI e Coordenador da área da Música Interativa e Design de Som, do Mestrado em Multimédia, que nos fala um pouco sobre este trabalho:
“A falta de adesão e motivação, também referida como apatia, tem um impacto negativo na eficácia do tratamento e no bem-estar das pessoas com distúrbios neurocognitivos, tais como a demência. Neste contexto, pretendeu-se aferir se o envolvimento de pessoas com demência durante tratamentos não invasivos é afetado pelos níveis de ruído das fontes sonoras envolventes e pelos estímulos auditivos negativos presentes nos ambientes de tratamento. Um inquérito online aferiu que os estímulos auditivos disruptivos e os níveis de ruído influenciam os níveis de envolvimento e adesão de indivíduos dementes durante o tratamento. Foram identificadas fontes sonoras com perceção negativa tanto nas instalações terapêuticas como em casa, tais como vozes humanas, aparelhos domésticos e ruídos domésticos. Os resultados indicam que a perceção de níveis de ruído mais elevados nas instalações terapêuticas está em correlação com a menor taxa de adesão percebida durante a sessão terapêutica em comparação com o menor nível de ruído e maior envolvimento encontrado quando indivíduos dementes interagem em casa. Uma estratégia generativa de ambientes sonoros foi proposta para dinamicamente mascarar as bandas de frequência dos ruído identificados com estímulos auditivos negativos, para promover uma paisagem sonora relaxante a partir de um leque de sons ambientes conotados na literatura com graus baixos de valência e excitação.”
À conversa com Aisha, contou-nos sobre a imensa satisfação de receber esta distinção:
“To me, it is not so much about winning as it is to celebrate the people involved in the journey. I was thankful that all the work on the project as well as the input from my supervisor, professors, colleagues, friends, and family have been recognized through this award. I am really passionate about research that aims to improve health and wellbeing and I am thrilled that it translated well into the research project!” Ao questioná-la sobre o maior desafio encontrado durante esta jornada, Aisha conta-nos que “The biggest challenge, as in so many projects from 2020 onwards, was the pandemic. My initial focus had to shift in order to eliminate the risk for health-impaired individuals. However, the support I received from my supervisor and surroundings helped me identify a more focused path and made the project even stronger than the previously proposed plan. I think one of the biggest achievements or most exciting events was to actually work with participants during the experiment and get their feedback on our prototype. Their openness to including multimedia technology in treatments for neurorehabilitation and the suggestive results of a higher engagement during the test was very encouraging.”
E planos para o futuro?
“I would like to conduct further research into neurorehabilitation and neurocognitive disorders making use of multimedia-focused interventions and ultimately embark on a PhD journey to fuel my passion for research and learning”.
We wish you all the best Aisha!
Recordando a edição do ano passado, André Cruz, Alumnus do Mestrado Integrado em Engenharia Informática e Computação, foi também distinguido com este Prémio, na área das Tecnologias de Informação e Comunicação, com a Dissertação “Fairness-Aware Hyperparameter Optimization”, que incidiu no estudo de enviesamentos e potenciais discriminações na utilização de sistemas de inteligência artificial relacionadas com género, idade, etnia ou localização geográfica. Da investigação premiada resultou um novo algoritmo – o Fairband, que permite treinar modelos mais justos, aumentando a equidade de processos de decisão automática em 93%, em média. A notícia completa pode ser vista aqui.