DEI Talks | ”AutoML and Meta-learning for Neural Network Robustness Verification” pelo Prof. Jan N. van Rijn, Leiden Institute of Advanced Computer Science

Jan N. van Rijn holds a tenured position as assistant professor at Leiden University (ada.liacs.nl), where he works in the computer science department (LIACS) and Automated Design of Algorithms cluster (ADA).

His research interests include artificial intelligence, automated machine learning (AutoML) and meta-learning.

He obtained his PhD in Computer Science in 2016 at Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS), Leiden University (the Netherlands).

During his PhD, he developed OpenML.org, an open science platform for machine learning, enabling sharing of machine learning results.

He made several funded research visits to the University of Waikato (New Zealand) and the University of Porto (Portugal).

After obtaining his PhD, he worked as a postdoctoral researcher in the Machine Learning lab at the University of Freiburg (Germany), headed by Prof. Dr. Frank Hutter, after which he moved to work as a postdoctoral researcher at Columbia University in the City of New York (USA). His research aim is to democratize access to machine learning and artificial intelligence across societal institutions, by developing knowledge and tools that support domain experts.

He is one of the authors of the book `Metalearning: Applications to Automated Machine Learning and Data Mining’ (published by Springer).”

AutoML and Meta-learning for Neural Network Robustness Verification” será apresentada dia 25 de janeiro, às 14:45, na sala B006 – a entrada é livre, são todos bem vindos.

Abstract: Artificial intelligence is being increasingly integrated in modern society, with applications ranging from self-driving cars to medicine development. However, artificial intelligence models (in particular neural networks) have been notoriously known for being susceptible for various forms of attacks, including adversarial attacks. In a bid to make these models more trustworthy, the field of neural network robustness verification aims to determine to which degree a given network is susceptible to such an attack. This is a very time consuming task, that can greatly benefit from the various advances that the Automated Machine Learning and meta-learning community have made.

In this talk, it will be explained the basis of automated machine learning and meta-learning, and the speaker will talk about their research on applying this to robustness verification. He will also explain how the community can further engage in this endevour towards trustworthy artificial intelligence.

Talk a Bit de volta para a sua 11ª edição

O Talk a Bit está de volta em formato presencial, dia 28 de janeiro (sábado), no Auditório da FEUP.

A conferência é organizada anualmente pelos estudantes do último ano do Mestrado em Engenharia Informática e Computação da FEUP, e este ano contabiliza já a sua 11ª edição.

O tema deste ano vai girar à volta dos dados, “Data. How it’s created, how it’s stored, how it’s streamed, how it’s processed”, e contará com uma série de especialistas que trarão muita matéria para ser explorada e discutida.

O programa do evento pretende promover a aprendizagem, a discussão de ideias e a socialização e entre a lista de oradores podemos ver João Silveira, da Microsoft, Sónia Liquito, do Spotify, João Gonçalves e José Costa, da Critical Techworks, João Carvalho da Tandhem Esports, Liliana Ferreira da Fraunhofer Portugal AICOS, Pedro Dias e Marco Sousa da Zero Zero, Tiago Matos da Jumpseller, (…), que contribuirão com certeza para mais uma edição de sucesso.

Pré evento acontecerá um hackaton, de 24 a 26 de janeiro, com prémios para os vencedores.

Toda a informação e link para a inscrição podem ser vistos aqui.

DEI Talks | “Clustering Healthcare Data” pelo Prof. Pasi Fränti

Pasi Fränti fez o seu Mestrado e Doutoramento na University of Turku, Finlândia, em 1991 e 1994. Desde 2000 é Professor em Ciências da Computação na University of Eastern Finland. Publicou 175 artigos em conferências e 99 em journals. Pasi Fränti é Diretor do grupo de investigação de Machine Learning. Atualmente os seus interesses de investigação incluem clustering algorithms, location-based services, machine learning, web and text mining e optimization of health care services. Orientou 30 estudantes de doutoramento e atualmente está a orientar mais nove.

 “Clustering Healthcare Data” será apresentada no dia 7 de novembro, às 11:00, na sala I125 – a entrada é livre, são todos bem vindos.

Abstract: Clustering can a powerful tool in analyzing healthcare data. We show how clustering based on k-means and its variants can be used to extract new insight from various data with the aim to better optimize the health care system. We first show that simple variants of k-means and random swap algorithms can provide highly accurate clustering results. We demonstrate how k-means can be applied to categorical data, sets, and graphs. We model health care records of individual patients as a set of diagnoses. These can be used to cluster patients, and also create co-occurence graph of diagnoses depending on how often the same pair of diseases are diagnosed in the record of the same patient. Taking into account the order of the diagnoses, we can construct a predictor for the likely forthcoming diseases. We also provide a clustering algorithm to optimize the location of health care systems based on patient locations. As a case study, we consider coronary heart disease patients and analyze in what way the optimization of the locations can affect the expected time to reach the hospital within the given time. All the results can provide additional statistical information to healthcare planners and also medical doctors at the operational level to guide their efforts to provide better healthcare services.

Semana de Informática em destaque [31-2]

A Semana de Informática (SINF), organizada pelo Núcleo de Informática da Associação de Estudantes da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (NIAEFEUP), foi criada com o intuito de permitir aos estudantes, independentemente do curso, desenvolver as suas capacidades nas diversas áreas da Informática, promovendo a sua interação com o mundo empresarial através de eventos sociais.

A edição de 2022 decorre entre os dias 31 de outubro a 2 de novembro com inúmeras atividades, entre palestras e workshops,  que permitirão aos participantes o contacto com diversas tecnologias e conceitos que não intervêm no percurso académico, focando-se portanto nas skills técnicas, assim como um pitch, sessões de entrevistas e visitas a empresas, fomentando o seu contacto com empresas de topo a nível nacional e internacional.

Este ano estarão em destaque os temas da Cibersegurança e Gaming e Interatividade e todas as atividades podem ser vistas no site do evento.

DEI Talks | “Tools and methods for the understanding of road users behaviours” pelo Prof. Stéphane Espié e “Driving-Pattern Identification and Event Detection Based on an Unsupervised Learning Framework: Case of a Motorcycle-Riding Simulator” pelo Prof. Abderrah-mane Boubezoul

No âmbito da European University Alliance for Global Health (EUGLOH), temos o prazer de receber a visita de Stéphane Espié e Abderrahmane Boubezoul, em visita ao DEI durante esta semana (17-21).

Os nossos convidados irão ministrar dois seminários na sexta-feira, 21 de outubro, às 9:00, na Sala B 009, para os quais estão todos convidados.

“Tools and methods for the understanding of road users behaviours”

Pelo autor:

“Para serem eficientes e aceites, as contramedidas de segurança rodoviária precisam ser definidas graças a estudos científicos. A questão não é apenas imaginar uma solução óptima em absoluto, mas compreender as práticas reais e, com base neste conhecimento, desenhar as medidas (campanhas de sensibilização, alterações ao Código da Estrada, alterações ao currículo de formação inicial ou exames de condução, (re)planeamento das infraestruturas, homologação de veículos, etc.).

Neste seminário, descreveremos as ferramentas e métodos que promovemos e aperfeiçoamos nas últimas décadas para melhorar a segurança rodoviária e seu uso em projetos de investigação. A nossa abordagem é sistémica e baseia-se em três pilares: instrumentação de veículos para estudos naturalísticos aprofundados, modelação e simulação de tráfego usando sistema multiagente e projeto de simuladores de condução para estudar comportamentos dos motoristas. Ilustraremos a nossa abordagem com projetos de investigação que realizamos nos últimos anos.”

Stéphane ESPIÉ é Diretor de Investigação na Universidade Gustave Eiffel. Possui Acreditação para investigação independente em Ciências da Computação (HdR, Universidade Pierre et Marie Curie, 2004). As suas principais áreas de interesse incluem simulação comportamental de tráfego (baseada em MAS) e o desenho de ferramentas para estudar os comportamentos dos diversos utilizadores rodoviários (simuladores de condução/condução e veículos instrumentados). Atualmente realiza as suas atividades de investigação no laboratório SATIE (Universidade Paris Saclay) onde lidera o grupo de pesquisa MOSS (Métodos e Ferramentas para Sinais e Sistemas).

“Driving-Pattern Identification and Event Detection Based on an Unsupervised Learning Framework: Case of a Motorcycle-Riding Simulator”

Pelo Autor:

“A análise do comportamento de condução humana visa inspecionar o comportamento dos motoristas no mundo real e em ambiente virtual. O estudo dos comportamentos de condução pode ser realizado em situações naturais ou experiências controladas. A análise de comportamentos dos condutores com base nos dados recolhidos em experiências de condução natural ou experiências controladas no mundo real ou em ambiente virtual é útil para preencher muitas das lacunas de conhecimento sobre comportamentos de condução e fatores de risco. Apresentaremos neste seminário uma metodologia de várias etapas para analisar o comportamento de condução em escalas macroscópicas e microscópicas. A etapa principal dessa abordagem é baseada em algoritmos de aprendizagem de máquina não supervisionados aplicados à identificação de padrões de condução e à detecção de eventos de condução crítica usando algoritmos de detecção de anomalias. Os eventos detectados são interpretados e descritos calculando importância das suas características, usando gráficos de medidas de centralidade. A abordagem sugerida fornece uma nova visão sobre o comportamento de condução, identificando os motivos por trás das ações dos condutores.”

Abderrahmane Boubezoul recebeu o seu Doutoramento em Ciências da Computação e Matemática pela Universidade Paul Cézanne (Aix-Marseille III), França, em 2008, e o seu mestrado em Realidade Virtual e Sistemas Complexos pela Universidade Evry Val d’Essone, França. Desde 2008 é investigador da Universidade Gustave Eiffel. Atualmente o seu trabalho incide sobre processamento estatístico de sinais e aprendizagem de máquina aplicada a sistemas de transportes rodoviários. As suas atividades de investigação são realizadas no laboratório SATIE (Universidade Paris Saclay), no grupo MOSS (Métodos e Ferramentas para Sinais e Sistemas).

Creativity Talks 08 – “A Theoretical Computer Science Perspective on Consciousness: Insights from the Conscious Turing Machine” por  Lenore Blum e Manuel Blum

A 8ª Creativity Talk terá como oradores principais os distintos Professores da Carnegie Mellon School of Computer Science, Lenore Blum e Manuel Blum.

 Lenore Blum e Manuel Blum, galardoados com os prémios PAESMEM e Turing Award, respetivamente, virão à FEUP apresentar “A Theoretical Computer Science Perspective on Consciousness: Insights from the Conscious Turing Machine”, dia 29 de Setembro, às 18:00, na sala B032, com transmissão online via Youtube.

“We are Theoretical Computer Scientists. Theoretical Computer Science is a subarea of Mathematics that has tools, we claim, ideally suited to understanding consciousness. We have applied these tools to produce a model of consciousness that we call the Conscious Turing Machine (CTM). Our model gives insight into what goes on in our head to cause us to feel conscious. It also suggests how machines may be constructed to be conscious.

A Turing Machine (TM) is a very simple device defined mathematically by Alan Turing. There is no way that anyone would or should consider a TM to be conscious. However, with the advent of fMRI in 1990, advances in Neuroscience, and the Global Neuronal Workspace Models of Baars, Changeaux, and Dehaene, we have defined a variant of TM, the CTM, that we argue gives insight into consciousness.

Lenore will present and explain our model of consciousness, the CTM. Manuel will discuss how and why the CTM experiences feelings of consciousness”, partilha o Prof. Blum.

Para assistir à palestra deverá inscrever-se AQUI. A participação é gratuita mas a inscrição é obrigatória. A participação online não requer qualquer inscrição.

Link para a palestra: https://youtu.be/V7BunRG_9-A

 

Lenore Blum has been passionate about mathematics since she was 10. She attributes that to having dropped out of school when she was 9 to wander the world, then hit the ground running when she returned and became fascinated with the Euclidean Algorithm. Her interests turned to non-standard models of mathematics, and of computation. As a graduate student at MIT, she showed how to use saturated model theory to get new results in differential algebra. Later, with Mike Shub and Steve Smale, she developed a foundational theory for computing and complexity over continuous domains such as the real or complex numbers. The theory generalizes the Turing-based theory (for discrete domains) and has been fundamental for computational mathematics. Lenore is internationally known for her work in increasing the participation of girls and women in STEM and is proud that CMU has gender parity in its undergraduate CS program. Lenore is currently president of the Association for Mathematical Consciousness Science. Lenore Blum: lblum@cs.cmu.edu

Manuel Blum has been motivated to understand the mind/body problem since he was in second grade when his teacher told his mom she should not expect him to get past high school. As an undergrad at MIT, he spent a year studying Freud and then apprenticed himself to the great anti-Freud neurophysiologist Warren S. McCulloch, who became his intellectual mentor. When he told Warren (McCulloch) and Walter (Pitts) that he wanted to study consciousness, he was told in no uncertain terms that he was verboten to do so – and why. As a graduate student, he asked and got Marvin Minsky to be his thesis advisor. Manuel is one of the founders of complexity theory, a Turing Award winner, and has mentored many in the field who have chartered new directions ranging from computational learning, cryptography, zero knowledge, interactive proofs, proof checkers, and human computation. Manuel Blum: mblum@cs.cmu.edu

DEI Talks | “Efficient Engineering of Systems of Systems” pelo Prof. Jerker Delsing

O perfil de investigação do Professor Delsing pode ser intitulado de “Internet of Thing Services and Systems”, com aplicações à automatização em grandes e complexos sistemas da indústria e da sociedade. Abordando a conceção, engenharia e implantação de Sistemas de Sistemas (SoS) capazes de automatização colaborativa, o Prof. Delsing e o seu grupo EISLAB participaram em importantes projetos da UE como SocradesIMC-AESOP, Arrowhead e Productive4.0.

“Efficient Engineering of Systems of Systems” será apresentado no dia 26 de julho, na I-105, às 10:00.

Areas de Investigação

“Delsing has a long standing in ultrasound sensor technology in particularly applied to flow measurement. His present research profile can be entitled “Internet of Thing Services and Systems”, with applications to automation in large and complex industry and society systems. The approach is based on Internet of Things (IoT) and the design engineering, and deployment of System of Systems (SoS) capable of collaborative automation. The integration and manufacturing of necessary electronics is a of key interest. Prof. Delsing and his EISLAB group has been a partner of several large EU projects in the field, e.g. Socrades and IMC-AESOP and ESIS. Currently he is the coordinator of the very large ARTEMIS project Arrowhead,  with 78 partners and a budget of 69M€.

Delsing has been supervisor for 37 students receiving the PhD degree, with some 45+ students in total for the EISLAB group. His list of publications can be found at: https://scholar.google.se/citations?user=_XLRuYAAAAAJ&hl=sv

Delsing is highly involved in the innovations systems related to automation and embedded systems. At the European level he is steering board member of ARTEMIS, board member of ProcessIT.EU. At national (Sweden) level he is board member of ProcessIT Innovations and ESIS. From 1998 – 2015 he was the chairman of ITF (Instrument Tekniska Föreningen/Instrument Society of Sweden) with about 1.000 automation engineers as members.”

Bio

“Prof. Jerker Delsing received the M.Sc. in Engineering Physics at Lund Institute of Technology, Sweden 1982. In 1988 he received the PhD. degree in Electrical Measurement at the Lund University. During 1985 – 1988 he worked part time at Alfa-Laval – SattControl (now ABB) with development of sensors and measurement technology. In 1994 he got the docent degree (associate prof) in Heat and Power Engineering. Early 1995 he was appointed full professor in Industrial Electronics at Luleå University of Technology where he currently is working as the scientific head of EISLAB, http://www.ltu.se/eislab. For the period 2004-2006 he also served as Dean of the engineering faculty at Luleå University of Technology.”

Fonte: https://www.routledge.com/

DEI OPEN DAY | O Regresso ao formato presencial no dia 12 de julho

No próximo dia 12 de julho, o DEI Open Day 2022 voltará finalmente ao formato presencial.

Este Encontro decorre anualmente e pretende ser uma mostra da atividade de ensino e investigação do Departamento de Engenharia Informática da FEUP, com o objetivo de reforçar a colaboração do DEI com empresas e a sua ligação à sociedade civil.

Explorando o tema deste ano, “Licenciatura + Mestrado para formar os engenheiros informáticos do futuro”, serão abordadas temáticas como o papel das licenciaturas e mestrados na formação integral dos Engenheiros Informáticos numa reflexão conjunta entre docentes e convidados da indústria.

Haverá ainda oportunidade para conhecer os projetos em curso dos laboratórios do DEI e depois do almoço uma visita pelos stands destes laboratórios e pela π Projects Fair (projetos dos estudantes finalistas da L.EIC).

+ info: programa

DEI Talks |”From building installations, through archaeology to precision agriculture” – Projects of the Jaén Graphics and Geomatics Group (GGGJ)

“From building installations, through archaeology to precision agriculture ” será apresentado dia 13 de julho, na sala B019 , às 15:00.

Abstract:

 The GGGJ research group celebrates its 25th anniversary working in two areas, Computer Graphics and Geomatics. The projects that have been awarded lately are also in these lines of research.

The so-called project: “Computer Graphics tool for 3D and 4D data management. Applying VR & AR techniques to Urban Infrastructures and Archaeology” (2018-2021) completed in December 2021, is oriented to 4D models hidden or disappeared for the view.

New projects now active are focused on Precision Agriculture, mostly oriented to the olive grove. The last one granted by the Spanish Ministry (180,000 euros) is entitled:” 3D/4D tools for the generation of digital twins of rural environments. Applications” starts in September and has a duration of 3 years.

Bios:

Francisco Feito, graduated in Mathematics (specializing in Pure Mathematics) in 1977, at the Complutense University of Madrid. After 12 years in pre-university teaching, he joined the University of Granada (Jaen Campus). In 1993 (already constituted the University of Jaen) he was elected Director of the Department of Computer Science (which included, and still includes, the areas of Computer Languages and Systems, Computer Science and Artificial Intelligence and Computer Architecture and Technology). In 1997 he was appointed General Director of Curriculum and Quality of the University of Jaén and in 1999 Vice-Rector of Research and International Relations (until 2002). Subsequently he was again Director of the department from 2004 to 2008. He has been a member of the faculty and of several University committees.

Areas of interest: Geometric Modeling; Solid Modeling; Algorithms in Computer Graphics; Geomatics; Computational Geometry; Spatial Information Systems; Geographic Information Systems; Precision Agriculture in the Olive Grove; Virtual Reality/Augmented Reality; Simulation; Smart City; Digital Twin- Digital Twin.

Lidia. M. Ortega received the BSc degree in Computer Science from the University of Granada (Spain), and the PhD degree from the University of Seville. She has been an associate professor at the Department of Computer Science at University of Jaén teaching at the High Polytechnics Institute since the 90s. Her research work focuses on computational Geometry applied to Computer Graphic, 3D-GIS, Spatial databases, Geomatics and Agriculture precision.

2022 MDSE – Sunset Session: Ethics and Responsability in AI

Com a preparação em curso da 3ª edição do Mestrado em Engenharia e Ciência de Dados é tempo de fazer uma retrospetiva do alcançado e projetar o futuro.

A 2022 MDSE Sunset Session que terá lugar no dia 2 de julho (sábado), na sala B032, servirá este propósito e também para trazer à discussão um tópico cada vez mais atual e importante: A ética e a Responsabilidade na IA.

O programa inclui duas palestras por Ana Costa e Silva (Mercer) e Pedro Saleiro (Feedzai), assim como um painel de discussão que inclui Inês de Matos Pinto (S&D Group @ European Parliament), Inês Sousa (Fraunhofer Portugal) e Peter van der Putten (Pegasystems & U. Leiden), moderado por Eugénio Oliveira (FEUP). Durante o evento, os estudantes do MECD terão oportunidade de apresentar alguns dos seus projetos.

O evento é direcionado para empresas, à procura de talento em Ciência de Dados, e também a futuros estudantes à procura de formação avançada nesta área.

A participação é gratuita mas com inscrição obrigatória aqui.

Programa

14:30 – Abertura – João Mendes Moreira – Diretor do Mestrado em Engenharia e Ciência de Dados

14:40 – Ana Costa e Silva – Global Chief of Data Science @ Mercer, tema TBA – Apresentada por António Pedro Aguiar

15:10 – Pedro Saleiro – Director of AI Research @ Feedzai, “Os desafios no desenvolvimento de investigação/soluções de IA responsáveis na Indústria” – Apresentado por José Luís Borges

15:40 – MDSE “Student Showcase” – Apresentado por Ana Aguiar

  • Cláudia Pinheiro: AI-based cancer characterization using semi-supervised learning algorithms
  • Diogo Queirós: Reconciling prediction in the regression setting: an application to Portuguese breweries’ market share prediction
  • Nuno Gaspar: Prediction of Shell Finite-Element Stresses using Convolutional Neural Networks (CNN)
  • Rafael Guedes: Data, machine vision and reinforcement learning for explainable and safe autonomous driving of platooning vehicles
  • Wagner Ceulin: Predicting customer purchasing behavior of a self-care online store
  • João Pedro Pêgo: Predicting candidate engagement in a job matchmaking site

16:30 – Coffee Break

17:10 – Painel de Discussão – Moderado por Eugénio de Oliveira – Professor Emérito da U.Porto/FEUP

18:20 – Encerramento João Mendes Moreira – Diretor do MDSE

18.30 – Cocktail e Networking

19.30 – Fim do evento

Estamos muito gratos ao nosso parceiro pelo seu apoio