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DEI Talks | “AI and the Worlds of Work“ pelo Prof. Christopher Mathieu (Lund University)

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A palestra intitulada “AI and the Worlds of Work“ será apresentada no dia 25 de fevereiro, pelas 11:00, na sala I-105, com a moderação de António Coelho (DEI).

Resumo:

“The effects of AI on work is a central point of discussion and negotiation in many fields. Machines and mechanical tools have replaced some but not all physical manual labour. The assumption is that AI will bring similar changes, eradicating some jobs, transforming many and having little impact on others. At the moment we know very little about which jobs AI will replace, transform, increase or have little real impact on, but we know that the scope of work and jobs is wide, and that changes do not occur automatically, they are usually negotiated, and negotiations have already begun to take place in a number of sectors. While industrial machines largely replaced low-skill, low-paid physically demanding manual work, the assumption is that AI will increasingly have an impact on high-skill, high-qualification, and high-consequence cognitive and even “creative” work. As AI poses challenges to workers of higher standing and better organized, the deployment and use of AI is subject to negotiation and contestation, both at workplaces and in central negotiations between employers and employee representatives. Worlds of work differ from technical and social perspectives, and as we already see, AI is confronted differently dependent upon what types of employees are being impacted and in which jurisdiction. This lecture examines the various reactions to the “threats” and “possibilities” of AI among different types of workers from telecoms to entertainment in Europe and North America, arguing that institutional factors play a significant role in these negotiations and subsequent use and deployment of AI.”

Sobre o Palestrante:

Chris Mathieu is Reader in the Sociology of Work and Organisations at the Department of Sociology, Lund University, and previously (2002-2014) Associate Professor at the Department of Organisation, Copenhagen Business School. From 2015-2018 he was coordinator of the Horizon 2020 project QuInnE (quinne.eu) – Quality of Jobs and Innovation Generated Employment Outcomes. His primary research areas include film production as well as medical education and practice. Book publications include: Careers in Creative Industries (Routledge, 2012); Accomplishing Cultural Policy in Europe (Routledge 2022); and The Oxford Handbook of Job Quality (OUP, 2022). A recent article on AI as a focus area of labour negotiations is: Ilsøe, A., Larsen, T. P., Mathieu, C., & Rolandsson, B. (2024). Negotiating about Algorithms: Social Partner Responses to AI in Denmark and Sweden. ILR Review, 77(5), 856-868. https://doi.org/10.1177/00197939241278956f

Candidaturas abertas ao Prémio Prof. Doutor Raul Vidal/Deloitte

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Decorre desde o dia 19 de julho o período para submissão de candidaturas ao Prémio Prof. Doutor Raul Vidal/Deloitte. Os estudantes do Mestrado em Engenharia Informática e Computação e do Mestrado em Engenharia de Software podem concorrer até dia 31 de agosto ao Prémio que está agora na sua 3ª edição.

Este prémio destina-se a agraciar anualmente um recém-graduado de um destes cursos da FEUP que se tenha distinguido em atividades curriculares, pela qualidade e inovação dos trabalhos realizados no âmbito da Engenharia de Software, pelo envolvimento em atividades de apoio a outros estudantes, nomeadamente em atividades associadas a núcleos estudantis da FEUP e ainda pelo envolvimento em iniciativas de caráter social e solidário.

O Prémio foi proposto pela Deloitte, com o apoio da FEUP, por intermédio do DEI, com o objetivo de homenagear o Professor Emérito da U.Porto como reconhecimento de todo o seu trabalho ao serviço da FEUP na área da informática, que se tem traduzido na projeção da FEUP a nível nacional e internacional e na preparação de elevada qualidade dos seus estudantes para o mercado de trabalho, fazendo com que a FEUP seja inquestionavelmente uma das principais escolas com um ensino de excelência a nível tecnológico.

Toda a informação sobre o processo de candidatura e regulamento podem ser consultados em: Prémio Prof. Doutor Raul Vidal – DEI – Departamento de Engenharia Informática (up.pt)

Provas de Doutoramento em Engenharia Informática: “Source-to-source Programmable Performance Engineering For High-Performance Computing”

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Candidato:
Pedro Miguel dos Santos Pinto

Data, Hora e Local:
15 de julho, às 9:30, na Sala de Atos do DEC (G129), da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Presidente do Júri:
Doutor Rui Filipe Lima Maranhão de Abreu, Professor Catedrático da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Vogais:

Doutora Diana Gohringer, Professora do Institute of Computer Engineering da Faculty of Computer Science da Technische Universitat Dresden, Alemanha;
Doutor Xavier Martorell Bofill, Professor do Department of Computer Architecture da Universitat Politècnica de Catalunya, Espanha;
Doutor João Alexandre Baptista Vieira Saraiva, Professor Associado com Agregação do Departamento de Informática da Universidade do Minho;
Doutor Pedro Nuno Ferreira da Rosa da Cruz Diniz, Professor Catedrático do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto;
Doutor João Manuel Paiva Cardoso, Professor Catedrático do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (Orientador).

Resumo:

No desenvolvimento de software, desde a computação de alto desempenho (HPC) até sistemas de computação embebidos, o desempenho e o consumo de energia são requisitos não funcionais (NFRs) omnipresentes. Para atender a esses requisitos, que muitas vezes são adiados até ao pós desenvolvimento e deixados para programadores especializados, é necessário um conhecimento profundo do problema e da arquitetura alvo, bem como conhecimento sobre modelos de programação, ferramentas e transformações de código. Assim, há uma complexidade de desenvolvimento cada vez mais alta e uma necessidade de engenheiros de desempenho e metodologias de desempenho. Como uma parte substancial do trabalho dos engenheiros de desempenho é realizada manualmente, o que pode ser lento e sujeito a erros, esta tese permite-lhes programar estratégias personalizadas para a análise e transformação de aplicações, separando o código dessas estratégias e o código da aplicação. Estendemos um fluxo típico de engenharia de desempenho, composto por ciclos análise-otimização, para permitir a programação de estratégias de análise e transformação de código-fonte. Essas estratégias, contando com uma compilação robusta source-to-source e bibliotecas fornecidas, podem ser usadas para atender aos requisitos mencionados acima. O fluxo proposto é adequado para programadores de aplicações, que podem usar configurações padrão, e para engenheiros de desempenho, que podem ajustar e afinar a aplicação. Esta tese apresenta dois exemplos concretos desse fluxo. Em primeiro lugar, propomos uma framework para memoization, uma otimização bem conhecida, não presente em compiladores de produção e complementar a outras otimizações. Em segundo lugar, usamos análises de cenário personalizadas para desenvolver código altamente especializado para um sistema de navegação futurista, multicomponente e de larga escala. Como o fluxo de engenharia de desempenho é independente da linguagem de programação alvo, fornecemos uma implementação inicial de um sistema de compilação source-to-source independente de linguagem. A avaliação experimental do nosso sistema de compilação mostra que podemos escrever estratégias de análise e transformação de maneira independente da linguagem e, ao mesmo tempo, colher outros benefícios. As estratégias agnósticas são, em média, mais curtas e não dependem de código nativo explícito, o que as torna menos propensas a erros. Embora as nossas experiências indiquem que as aplicações geralmente têm potencial limitado para memoization, com o nosso fluxo baseado na análise do comportamento da aplicação, podemos avaliar o seu impacto e aplicar a melhor configuração. A avaliação experimental mostra melhorias de tempo de até 1, 55× com configurações mínimas. Ao focar numa parte do código de um sistema de navegação, observamos que o nosso fluxo proporciona benefícios em diferentes etapas do processo de desenvolvimento. Podemos satisfazer os NFRs e, ao mesmo tempo, economizar tempo de programação e ajuste, contribuindo assim para reduções no tempo de entrega de uma solução. Num dos componentes, utilizamos a nossa framework para propor uma versão especializada do código de um processo iterativo que, com base na similaridade dos dados de entrada, reutiliza o resultado da iteração anterior. Com perda mínima de precisão, este esquema atinge uma melhoria de tempo de 1, 32×.