DEI Talks | “Trustworthy AI Under Constraints: From Small Language Models to Adaptive Antibiotic Treatment” por Vi Ngoc-Nha Tran (UiT The Arctic University of Norway)

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.

DEI Open Day 2026 debate os desafios da Inteligência Artificial nas organizações

O Departamento de Engenharia Informática (DEI) da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP) realiza no próximo dia 14 de julho, a edição de 2026 do DEI Open Day, um evento anual que junta empresas, instituições e a comunidade académica para dar a conhecer as atividades de ensino, investigação e inovação do departamento. O encontro deste ano terá como tema a “Transformação com Inteligência Artificial: Desafios e Caminhos para o Futuro“.
Ao longo do dia, a organização pretende lançar um debate alargado sobre os desafios colocados pela adoção da IA em organizações públicas e privadas, procurando identificar caminhos para uma transformação digital sustentável e o papel que a Engenharia Informática pode desempenhar nesse processo.

Abertura e keynote internacional

O programa arranca às 09:30 com a receção aos participantes, seguida, às 9:30, da sessão de abertura, que conta com as intervenções de Rui Calçada, diretor da FEUP, e João Paiva Cardoso, diretor do DEI.
A palestra de abertura, será proferida por Cátia S. Silva, professora associada da University of Florida, subordinada ao tema “Dos Modelos aos Sistemas de IA: Engenharia de Inteligência Artificial para a Transformação Digital“.
A investigadora vai abordar a transição de uma IA centrada no desenvolvimento de modelos para uma abordagem orientada à engenharia de sistemas, discutindo como os avanços recentes nos modelos fundacionais estão a alargar as competências exigidas aos engenheiros de IA — da integração de sistemas à engenharia de dados, passando pela infraestrutura computacional e pela interação humano-sistema.
Cátia Silva coordena programas de mestrado em Sistemas de Inteligência Artificial e Ciência de Dados Aplicada na universidade norte-americana e já recebeu diversas distinções pelo seu trabalho pedagógico, incluindo o UF Undergraduate Teacher of the Year e o UF Rising Star Award, ambos em 2025.

Painel reúne indústria, justiça e administração pública

Entre as 10:30 e as 12:00 realiza-se um painel de discussão dedicado ao tema central do evento, moderado por Ana Paula Rocha, vice-presidente do Conselho Pedagógico da FEUP. Participam representantes de diferentes setores de atividade:

Diogo Pernes, Lead Research Scientist na OutSystems;
Nuno Fonseca, vogal do Conselho Diretivo do IGFEJ – Instituto de Gestão Financeira e Equipamentos da Justiça;
Nuno Paiva, Head of Data Science, B2C & SME na NOS;
Rodrigo Passos, vereador da Câmara Municipal do Porto;
Sofia Gomes, Director Data Engineering na Feedzai.

A diversidade de perfis, que cruza transformação digital empresarial, modernização da justiça, inovação na administração pública e implementação de soluções de dados e IA em contexto global , deverá alimentar uma discussão sobre os desafios e oportunidades da adoção da Inteligência Artificial tanto no setor público como no privado.

Tarde dedicada a formas de colaboração com o DEI

Depois da fotografia oficial do evento (12:15) e do almoço, a tarde é reservada a sessões individuais sobre possibilidades de colaboração com o DEI, nomeadamente Dissertações nos vários Mestrados do departamento, Projeto Integrador da Licenciatura em Engenharia Informática e Computação (L.EIC), Laboratório de Gestão de Projetos (LGP), FEUP Prime e DoRPE, e oportunidades relacionados com os núcleos estudantis ligados ao departamento.

Com esta iniciativa, o DEI procura não só apresentar o estado da sua atividade científica e pedagógica, mas também abrir portas a novas parcerias com empresas e instituições interessadas em colaborar em projetos em várias áreas da engenharia informática.

Abel Dantas nomeado para o AI Act Advisory Forum da Comissão Europeia

Abel Dantas, Assistente Convidado do Departamento de Engenharia Informática (DEI) e doutorando do Programa Doutoral em Engenharia Informática (ProDEI), foi nomeado pelo Gabinete de Inteligência Artificial da Comissão Europeia para integrar o AI Act Advisory Forum, um grupo de especialistas que aconselha a Comissão Europeia e o European AI Board na aplicação do novo regulamento europeu sobre inteligência artificial, o AI Act.

O AI Act é a primeira legislação abrangente sobre inteligência artificial a nível mundial e constitui um marco importante na definição de regras comuns para o desenvolvimento, utilização e supervisão de sistemas de IA na União Europeia. O Advisory Forum reúne especialistas provenientes da academia, da indústria e da sociedade civil, com o objetivo de apoiar a implementação prática da legislação, contribuindo com conhecimento técnico e perspetivas multidisciplinares.

A primeira reunião do Fórum decorreu no passado dia 19 de junho de 2026. De acordo com a informação partilhada por Abel Dantas, a nomeação tem caráter pessoal, sendo realizada na qualidade de especialista individual, no âmbito da sua ligação à Cooptech, uma cooperativa tecnológica da qual é fundador. O processo de seleção teve em conta o percurso e o posicionamento do especialista, bem como o perfil da organização associada.

No caso de Abel, esse percurso passa também pela FEUP, onde leciona na Licenciatura em Engenharia Informática e Computação (L.EIC) e desenvolve trabalho de investigação na área dos sistemas distribuídos. A sua nomeação representa, por isso, um reconhecimento da relevância científica e profissional do seu trabalho, ao mesmo tempo que reforça a presença da FEUP em fóruns europeus ligados à regulação e governação da inteligência artificial.

A participação no AI Act Advisory Forum poderá igualmente abrir espaço à partilha de conhecimento e à valorização do contributo da FEUP e da Universidade do Porto no debate europeu sobre os desafios éticos, técnicos e regulatórios associados à inteligência artificial.

Provas de Doutoramento em Media Digitais (PDMD) | ”The Ironic Machine[s]: Speech Emotion Recognition Methods for Affective Virtual Environment Generation”

Candidato:
Jorge Federico Forero Rodríguez

Data, Hora e Local:
08 de julho de 2026, às 14:30, Sala de Atos da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Presidente do Júri:
Doutor João Carlos Pascoal Faria, Professor Catedrático do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Vogais:
Doutor Nuno António do Nascimento Correia, Professor Associado na Universidade de Tallinn, Estónia;
Doutor Hugo Gonçalo Oliveira, Professor Associado do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra;
Doutor Nuno Manuel Robalo Correia, Professor Catedrático do Departamento de Informática da Faculdade de Ciência e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa;
Doutora Mónica Sofia Santos Mendes, Professora Auxiliar com Agregação da Faculdade de Belas-Artes da Universidade de Lisboa (Orientadora);
Doutor Tiago Barbedo Assis, Professor Auxiliar do Departamento de Desenho da Faculdade de Belas-Artes da Universidade do Porto;
Doutor António Fernando Vasconcelos Cunha Castro Coelho, Professor Associado com Agregação do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

A tese foi coorientada pelo Doutor Gilberto Bernardes de Almeida, Professor Auxiliar do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

Resumo:

The Ironic Machine[s] é um projeto de investigação baseado na prática que explora o uso de um sistema bimodal de reconhecimento de emoções na fala para a geração de ambientes virtuais
afetivos e artefactos computacionais criativos. Situado na interseção entre a arte dos media, a computação afetiva e o processamento de linguagem natural, o estudo investiga como figuras retóricas como a ironia benevolente e o sarcasmo emergem através da divergência entre as previsões emocionais semânticas e acústicas, e como esta interação pode informar a construção de Ambientes Virtuais Afetivos. A principal contribuição desta dissertação é a formulação e avaliação empírica de um método para a análise da ironia ilocutória utilizando conjuntos de dados multimodais de reconhecimento de emoções na fala. Com base em técnicas de análise de sentimentos e reconhecimento de emoções na fala, a investigação introduz um enquadramento de inferência estatística que integra avaliação percetiva com análise orientada por hipóteses, de modo a identificar características prosódicas que distinguem significativamente a fala sincera da irónica. Para amostras encenadas de inglês americano, os resultados demonstram que as divergências entre previsões emocionais semânticas e acústicas podem ser sistematicamente quantificadas, apoiando a hipótese de que a ironia prosódica pode ser entendida como um fenómeno multimodal mensurável. Um objetivo secundário investiga se estes resultados podem ser traduzidos numa estratégia generativa para a construção de Ambientes Virtuais Afetivos. Para esse fim, é proposto um enquadramento de engenharia de prompts em três níveis, mapeando previsões emocionais semânticas e acústicas em características audiovisuais informadas por análises estatísticas de conjuntos de dados musicais e visuais. A avaliação percetiva indica que a utilização de prompts baseados em características apresenta uma vantagem consistente face a rótulos emocionais de alto nível, embora os resultados não atinjam níveis convencionais de significância estatística. A investigação é realizada através de uma série de nove iterações tecnológicas e artísticas, desenvolvidas como obras autónomas, mas interligadas. Estes projetos funcionam como plataformas experimentais para explorar a ambiguidade emocional, a desorientação e a instabilidade do significado em ambientes computacionais dentro de uma narrativa tecno poética. Em conjunto, este trabalho propõe tanto um enquadramento metodológico para a análise da ironia como uma abordagem especulativa à geração de ambientes afetivos. Posiciona a divergência entre modalidades como um princípio operacional em sistemas multimodais e demonstra como a investigação baseada na prática pode constituir um modo rigoroso de inquérito sobre a relação entre a emoção humana e a representação mediada por máquinas.

Palavras-chave: Reconhecimento de Emoções na Fala; Ironia Prosódica; Ambientes Virtuais Afetivos; Análise Multimodal; Investigação Baseada na Prática; Arte dos Media.

 

Provas de Doutoramento em Media Digitais (PDMD) | ”The Musical Work as a Mutable Interface: Towards a Co-Creative Electroacoustic Practice”

Candidata:
Nádia de Sousa Varela de Carvalho

Data, Hora e Local:
06 de julho de 2026, 14:30, Sala Professor Vasco Sá (L119) do DEMec da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

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

Vogais:
Doctor Diemo Schwarz, PhD Researcher of the Institute for Research and Coordination in Acoustics/Music (IRCAM), France;
Doutor Rui Luís Nogueira Penha, Professor Coordenador da Escola Superior de Música e Artes do Espetáculo do Instituto Politécnico do Porto;
Doutora Sofia Carmen Faria Maia Cavaco, Professora Auxiliar do Departamento de Informática da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa;
Doutor António Humberto Sá Pinto, Professor Auxiliar Convidado do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto e Investigador Afiliado do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC);
Doutor Gilberto Bernardes de Almeida, Professor Auxiliar do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (Orientador).

Resumo:

Esta dissertação investiga a transição ontológica e performativa da obra musical, propondo a sua reconfiguração de um artefacto estático numa interface mutável através da mediação computacional inteligente. Historicamente, a tradição musical erudita ocidental privilegia o conceito de obra (werktreue). Este conceito cristaliza a composição como um objeto imutável, preservado pela rigidez da partitura ou do suporte fonográfico. Contudo, as práticas digitais e eletroacústicas contemporâneas reclamam novos paradigmas que respondam à porosidade das fronteiras entre composição, performance e agência tecnológica. Este trabalho propõe, assim, a substituição da partitura fixa pela variedade topológica navegável. Neste sentido, a obra redefine-se como um território dinâmico cuja identidade assenta na fluidez estrutural e não na prescrição notacional. Esta mudança de paradigma fundamenta-se num modelo de navegação contextual. Neste modelo, os limites topológicos do sistema e a intuição gestual do intérprete convergem num diálogo exploratório de descoberta estrutural em tempo real.

A metodologia adotada cruza a investigação experimental com a investigação baseada na prática. Nesse sentido, propomos uma estrutura em um ciclo reflexivo-iterativo que articula o desenvolvimento de software ao ato performativo. A investigação desenvolve-se em dois eixos fundamentais: a representação tonal simbólica e a navegação tímbrica. No primeiro, recorre-se a variational autoencoders (VAEs) para a compressão de polifonia simbólica, tendo-se observado um alinhamento empírico significativo entre os espaços latentes desses modelos e os espaços de fase da Transformada Discreta de Fourier (DFT). Este resultado demonstra que modelos considerados de caixa negra podem revelar, de forma autónoma, princípios estruturais da teoria musical, como o ciclo de quintas. No segundo eixo, utiliza-se a Síntese de Áudio Neural (RAVE) para mapear o espetro tímbrico do saxofone tenor em espaços latentes de alta dimensão, de forma a mediar a relação entre dados abstratos e o gesto musical. Para tal, introduz-se uma taxonomia de movimentos (paralelos, oblíquos e contrários) que preserva a agência do intérprete na navegação destes espaços.

A aplicabilidade prática desta investigação materializa-se nos sistemas BroadcastJSB e Aethra. O primeiro constitui um instrumento topológico que explora a metáfora do rádio para a navegação em tempo real no espaço latente dos corais de J.S. Bach. O segundo consiste numa interface co-criativa para música mista que sintetiza a complexidade multidimensional num único eixo de controlo performativo. As principais contribuições deste trabalho residem na formalização da obra mutável como espaço de possibilidades, na demonstração da inteligibilidade musical em modelos de aprendizagem profunda e na criação de ferramentas e repositórios de dados de acesso aberto às comunidades que investigam performance contemporânea e computação sonora e musical. Em suma, a dissertação sustenta que o futuro da prática musical reside na potencialização da intuição humana através da mediação inteligente, posicionando a interface mutável como o lugar primordial da exploração colaborativa na era digital.

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.