No dia 16 de novembro, às 15:15, o DEI recebe Francisco Ortega, Professor Associado na Colorado State University, como convidado das DEI Talks. Na sala I-105, numa sessão aberta a todos e moderada pelo Prof. Rui Rodrigues (DEI), apresentará “XR Visual Search and Notifications”.

Sobre a DEI Talk:

“Augmented reality (AR) can put an arrow on the object you are looking for. The questions are where to place that arrow and whether the cue is correct — and what information-access effort costs. Related to visual search cues, we have notifications and timers: how do they compete for attention with the world they exist to explain, and where do we place them? Our work in visual search and information-access effort includes timers, cues, and notifications. This line of research has several applications, from civilian use cases (e.g., rescue) and health applications (e.g., CPR) to military applications (e.g., searching for targets).”

Sobre o Orador:

“Francisco Ortega is an Associate Professor of Computer Science at Colorado State University and director of the Natural User Interaction Laboratory. His research builds and studies multimodal interaction (gesture, speech, gaze, and touch) for augmented and virtual reality, with a strong commitment to accessibility and to training the next generation of computing researchers.

Before joining CSU, he completed his Ph.D. and a postdoc at Florida International University, where the lab had its first home. His work has been supported by the NSF (including a CAREER award), the Office of Naval Research, DARPA, and the Dan Marino Foundation, among others. He has authored three books on 3D user interfaces, elicitation methodology, and multimodal interaction, and holds three U.S. patents.”

No dia 16 de novembro, às 14:00, o DEI recebe Bruno Magalhães, Principal Researcher na Huawei Research Zurich, como convidado das DEI Talks. Na sala I-105, numa sessão aberta a todos, apresentará “Towards efficient AI models: MegaKernels for distributed training and efficient inference of large AI models”.

Sobre a DEI Talk:

“The scale of today’s AI models, with billions of parameters, turns their training and inference into distributed computing problems, bound mainly by data movement between memory, compute units and the network. Training needs compute large storage to hold billions of training parameters, and large compute power (FLOPs) to train the model on massive datasets in a feasible time. Inference requires low runtime for a positive user experience, and low running costs (“dollar per FLOP”). This talk will cover it.

For distributed training, the talk presents the main parallelization methods and the trade-off each one makes between memory per GPU and communication volume, given the network topology: data parallelism with sharding of the model state (ZeRO, FSDP), pipeline parallelism (1F1B, Zero Bubble, DualPipe), tensor parallelism (Megatron-LM), sequence and context parallelism (Ulysses, Ring Attention) and expert parallelism.

For efficient inference, we’ll discuss the roofline model that separates the compute-bound prefill from the memory-bandwidth-bound decode. Then techniques such as KV caching, PagedAttention, continuous batching, Grouped-Query Attention, Multi-head Latent Attention.

We will then introduce the concept of MegaKernels, adopted by systems such as DeepSeek to maximize performance. These kernels fuse computation and inter-GPU communication into a single kernel, reduce memory bandwidth, remove kernel launch runtime, and allows for computation/communication overlap. We will detail real implementations on the use cases of Tensor Parallelism, Expert Sharding and Expert parallelism.

Finally we will show that network latency (bandwidth) is critical to large model inference (training), and demonstrate how distributed model performance can be further optimized by programable switches that perform in-network computing of AI-related operations. We briefly introduce a performance modeling technique that extrapolates model performance onto new (unseen) network environment.

The methods are illustrated on Transformers, Mixture-of-Experts (MoE) models, diffusion and agentic models.”

Sobre o Orador:

“Bruno Magalhães is a principal AI Systems and Networks at Huawei Research, focusing on the efficiency for AI MegaKernels. Before he was a researcher at Microsoft Research where he worked on ML models for storage and reading of data in glass (Project Silica). Bruno holds a PhD from EPFL in Computational Neuroscience where he focused on (distributed) variable timestep interpolation of the electrical activity of the brain.”

No dia 7 de outubro, Tiago Azevedo, investigador associado no Department of Computer Science and Technology e research fellow da Hughes Hall, da University of Cambridge, é convidado das DEI Talks e apresentará “Graph-Based Approaches to Biological Systems: Applications in Neuroimaging and Molecular Networks”. A sessão acontecerá na sala B006, às 14:30, e terá a moderação do Prof. Rosaldo Rossetti (DEI).

Alumnus do DEI-FEUP, concluiu o Mestrado Integrado em Engenharia Informática e Computação em 2015, sob a supervisão do Professor Rosaldo Rossetti. Após a sua formação no Porto, prosseguiu o percurso académico na Universidade de Cambridge, onde realizou o doutoramento e desenvolve atualmente a sua atividade de investigação. Será uma excelente oportunidade para conhecer o percurso de um antigo estudante do DEI que hoje contribui para o avanço da investigação em inteligência artificial aplicada a alguns dos mais importantes desafios da saúde e da biologia.

Sobre a DEI Talk:

“Biological systems can be represented as networks in which nodes correspond to brain regions, genes, or proteins, and edges capture functional, statistical, or potentially causal relationships. In this talk, I will discuss how graph-based methods can be used to model such systems, focusing first on a deep graph neural network architecture for learning spatio-temporal dynamics from resting-state functional MRI data.
I will then turn to molecular networks, briefly discussing previous work on multilayer modelling of the human transcriptome (i.e., gene expression). The main focus will then be my current work on causal discovery and stability analysis in high-dimensional proteomic data, motivated by Parkinson’s disease. Specifically, I will describe how traditional causal graph estimation and consensus analysis can be used to identify molecular relationships and communities that are robust to variation in the data.”

Sobre o Orador:

“Tiago Azevedo is a research associate at the Department of Computer Science and Technology and a research fellow at Hughes Hall, at the University of Cambridge, where he broadly likes to research applications of artificial intelligence in the medical and biological domains.
His current position, funded under the Sustaining Innovation Postdocs (SIPD) programme by Astex Pharmaceuticals, centres on applying machine learning to better understand Parkinson’s disease. Specifically, uncovering biologically grounded patient subtypes by integrating multi-modal data. Prior to his current focus on Parkinson’s disease, Tiago worked on cancer models using Raman spectroscopy histology data as part of CHARM, one of the first ever European Innovation Council Transition Challenges projects funded by the EU. He also spent over a year as a senior research scientist at Arm, working on efficient probabilistic machine learning and graph neural networks.”

A vigésima sessão das Creativity Talks contará com Denise de Souza Fleith, Professora Titular e Investigadora Sénior do Instituto de Psicologia da Universidade de Brasília, como oradora.

A sessão terá como tema “Criatividade na Educação: Estamos Preparados para o Futuro?”. A apresentação será realizada em português e terá lugar online no dia 8 de outubro de 2026, às 17:30, com a moderação de Manuel Firmino Torres, Professor Auxiliar do DEI da FEUP.

Aprender a pensar e a agir criativamente tornou-se um requisito fundamental para a formação pessoal, academica e profissional na contemporaneidade. Para enfrentar os desafios do século XXI e preparar as novas gerações para um futuro cada vez mais complexo e imprevisível, é essencial que os estudantes se sintam protagonistas de sua aprendizagem e acreditem em sua capacidade de contribuir para o bem-estar coletivo e para a construção de uma sociedade mais justa e sustentável. Esta apresentação tem como objetivo discutir o papel da criatividade no contexto educacional à luz de modelos teóricos, evidências empíricas e práticas pedagógicas fundamentadas em evidências científicas. Busca-se analisar a relação entre criatividade e os processos de ensino e aprendizagem, identificando fatores que favorecem ou inibem a expressão do potencial criativo, bem como práticas pedagógicas e características de um clima de sala de aula promotoras da criatividade de estudantes e professores. Vale destacar que a criatividade não se reduz à inspiração ou a um dom inato, mas constitui um fenomeno complexo e dinâmico, resultante da interação entre fatores pessoais, sociais, culturais e históricos. Nessa perspectiva, promover a criatividade na educação implica criar ambientes de aprendizagem que valorizem a curiosidade, a autonomia, o pensamento crítico, a colaboração e a resolução criativa de problemas, favorecendo sua preparação para os desafios do presente e do futuro.

Sobre a Oradora:

“Denise de Souza Fleith é psicóloga e PhD em Psicologia Educacional pela University of Connecticut. Realizou pós-doutorado no National Academy for Gifted and Talented Youth, Inglaterra, e na Universidade do Minho, Portugal. Professora titular e pesquisadora sênior do Instituto de Psicologia da Universidade de Brasília, pesquisadora do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e membro do Comitê Técnico-Científico da Rede Nacional Ciência para Educação. É fellow da International Society for the Study of Creativity and Innovation. Foi Presidente do World Council for Gifted and Talented Children (2021-2025).”

Assista no canal YouTube das CT’s: https://www.youtube.com/watch?v=f30JR_nHrDA

Agende: Google calendar

A décima nona sessão das Creativity Talks realizou-se no dia 21 de setembro de 2026, na Faculdade de Engengaria da Universidade do Porto, e contou com a participação de Daniela Damian, Professora e ECS-CAPI Chair in Inclusive Science, Technology and Engineering (Lero Parnas Scholar) do Departamento de Computer Science da University of Victoria, como oradora. A sessão, moderada por Rui Maranhão, Professor Catedrático do DEI, teve como tema “The Human Connection: The Essential Compass to Innovating Technologies That Matter”.

Na sua apresentação, Daniela Damian refletiu sobre a crescente importância de compreender os utilizadores e as suas experiências num mundo cada vez mais moldado por tecnologias digitais e inteligência artificial. Destacou que, embora as abordagens centradas no utilizador sejam amplamente reconhecidas na engenharia de software, a ligação humana continua a ser essencial para o desenvolvimento de tecnologias inclusivas e com impacto real. Com base em diversos projetos de engenharia de software orientados para desafios societais, abordou a importância de competências como a construção de relações, a empatia autêntica, a capacidade de compreender diferentes perspetivas e a sensibilidade cultural, defendendo que estas competências são fundamentais para garantir que a inovação tecnológica permanece orientada para a dignidade, a equidade e as necessidades das pessoas.

Sobre a Oradora:

“Daniela Damian is a Professor of Software Engineering and the ECS-CAPI Chair in Inclusive Science, Technology, and Engineering at the University of Victoria. Along the years, together with her students, she led empirical research that studied the human and social aspects of requirements engineering and software development, with a special focus on teamwork, remote communication, and collaboration. She is the founder and Director of the INSPIRE:STEM for Social Impact Program at the University of Victoria, where diverse teams engage in community-driven, experiential-learning science and engineering projects for societal impact. Daniela served as Program Chair for major Software Engineering conferences and in particular, was the Co-Chair of the inaugural conference on Software Engineering in Society in 2014, RE 2019 and ICSE 2022; she has served on the editorial boards of Transactions on Software Engineering, and is serving on the Advisory Board at the Empirical Software Engineering Journal. Daniela was the recipient of the 2019 Faculty of Engineering Teaching Award and of the 2020 Provost’s REACH Award for Excellence in Teaching for Experiential Learning. In 2019 she received the Royal Society New Zealand Catalyst: International Leader Award, and in 2024, she became a Lero Parnas Fellow. Daniela is an ACM Distinguished Speaker and was recently honored with the 2026 SIGSOFT Influential Educator Award. Read more about her projects and research at danieladamian.ca, and listen to her TEDxVictoria talk on her humble take on the power of empathy in tech design for a diverse, kinder world. She can be contacted at danielad@uvic.ca.”

A palestra intitulada “The Cognitive and Human Factors of Formal Methods” será apresentada no dia 23 de julho, às 11:00, na sala B025, com a moderação da Prof. Alexandra Mendes (DEI).

Sobre a Palestra:

“As formal methods improve in expressiveness and power, they create new opportunities for non-expert adoption. In principle, formal tools are now powerful enough to enable developers to scalably validate realistic systems artifacts without extensive formal training. However, realizing this potential for adoption requires attention to not only the technical but also the human side—which has received extraordinarily little attention from formal-methods research.
This talk presents some of our efforts to address this paucity. We apply ideas from cognitive science, human-factors research, and education theory to improve the usability of formal methods. Along the way, we find misconceptions suffered by users, how technically appealing designs that experts may value may fail to help, and how our tools may even mislead users.”

Sobre o Orador:

Shriram Krishnamurthi is a Professor of Computer Science at Brown University. With collaborators and students, he has created several influential systems like DrRacket, Margrave, Flapjax, LambdaJS, Flowlog, and Pyret. He has also written multiple widely-used books. He also co-directs the Bootstrap integrated computing outreach program. For his work he has received SIGPLAN’s Robin Milner Young Researcher Award, SIGPLAN’s Software Award (jointly), SIGSOFT’s Influential Educator Award, SIGPLAN’s Distinguished Educator Award (jointly), and Brown’s Wriston and Philip J. Bray teaching awards. He has authored over twenty papers recognized for honors by program committees. He has an honorary doctorate from the Università della Svizzera Italiana.

A palestra intitulada “Trustworthy AI Under Constraints: From Small Language Models to Adaptive Antibiotic Treatment” será apresentada no dia 14 de julho, às 16:00, na sala B001, com a moderação do Prof. Gil Gonçalves (DEI).

Sobre a Palestra:

“This talk presents two current research directions in trustworthy and efficient AI systems for sensitive domains. The first part focuses on small language models as a practical alternative to large language models in settings where cost, energy use, privacy, local deployment, and governance are important. I will present our recent work on privacy risks in chatbots built on small language models, showing that standard template-based evaluations can underestimate personally identifiable information leakage. Our results motivate a broader view of reliability, where prompts, role formatting, decoding choices, and deployment settings are treated as part of the AI system itself.
The second part introduces OptiRegi, a project that uses reinforcement learning to study optimized dynamic antibiotic dosing regimens. The goal is to explore how treatment decisions can adapt over time while balancing bacterial killing, toxicity, resistance development, and changing infection dynamics. Together, these two projects highlight a common theme: building AI systems that remain trustworthy under real-world constraints, from privacy and deployment challenges in small language models to safe and adaptive treatment optimization.”

Sobre a Oradora:

Dr. Vi Ngoc-Nha Tran é Professora Associada de Ciência da Computação na UiT The Arctic University of Norway e membro do grupo diretor da NORA.startup, a rede de inovação do Consórcio Norueguês de Pesquisa em Inteligência Artificial. É doutorada em Ciência da Computação pela UiT, foi investigadora visitante na Rutgers University, EUA, e recebeu uma bolsa Erasmus Mundus para um Mestrado europeu em Engenharia de Software. A sua investigação abrange aprendizagem automática, tecnologia da saúde, computação de alto desempenho e computação energeticamente eficiente. Atualmente lidera dois projetos como investigadora principal: um projeto financiado pela UiT sobre modelos de linguagem pequenos e fiáveis para domínios regulados, e o OptiRegi, um projeto financiado pelo Conselho de Investigação da Noruega sobre dosagem dinâmica otimizada de antibióticos através de aprendizagem por reforço.

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.