Talk a Bit de volta para a sua 12ª edição

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*Talk a Bit está de volta ao palco do Auditório da FEUP já no próximo sábado, dia 3 de fevereiro.

O tema desta 12ª edição, “Today’s Choices, Tomorrow’s World”, destacará o impacto profundo das decisões tecnológicas contemporâneas no futuro.

O programa contará com palestras e discussões esclarecedoras sobre Inteligência Artificial (IA) e o seu papel na saúde, cidades inteligentes e indústrias sustentáveis. Serão vários os especialistas que partilharão com o público o seu conhecimento sobre os mais recentes avanços tecnológicos e as suas implicações futuras, promovendo um ambiente propicio à aprendizagem e socialização.

Hugo Neves (MOG), Filipe Portela (IOTECH), Luís Valente (ILOF) e Tiago Reis (DIGESTAID) são presenças confirmadas na lista de oradores convidados, num programa em atualização que pode ser visto aqui.

As inscrições são gratuitas mas devem ser submetidas aqui.

*Talk a Bit é uma conferência tecnológica organizada pelos estudantes do Mestrado em Engenharia Informática e Computação da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

Provas de Doutoramento em Engenharia Informática: ”Highly reconfigurable smart component system”

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Candidato
Luís Carlos de Sousa Moreira Neto

Data, Hora e Local
31 de janeiro, 14:15, Sala de Atos da FEUP

Presidente do Júri
Doutor Carlos Miguel Ferraz Baquero-Moreno, Professor Catedrático do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

Vogais
Doutor Julio Luis Medina Pasaje, Professor Associado do Departamento de Ingeniería Informática y Electrónica da Facultad de Ciencias da Universidad de Cantabria, Espanha;
Doutor António Eduardo Vitória do Espírito Santo, Professor Auxiliar do Departamento de Engenharia Eletromecânica da Faculdade de Engenharia da Universidade da Beira Interior;
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 Luis Miguel Pinho de Almeida, Professor Associado com Agregação do Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto;
Doutor Gil Manuel Magalhães de Andrade Gonçalves, Professor Auxiliar do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (Orientador).

Resumo:
“Em todas as atividades da nossa sociedade, a eficiência é uma preocupação crescente na busca por um mundo sustentável. Embora relevante em todos os níveis, nas atividades de larga escala os resultados de uma atividade eficiente são especialmente notórios. A indústria, especificamente a indústria de transformação e produção em massa, é um bom exemplo onde a eficiência tem um impacto significativo. Facilmente se percebe que os preços competitivos dos bens produzidos em massa são o resultado direto da procura por uma crescente eficiência na indústria. O mercado está a evoluir para modelos de negócio que colocam o utilizador numa posição central, podendo este interferir diretamente no desenho dos produtos. Na indústria do futuro, um consumidor final poderá customizar um produto online, dar a ordem de produção e ver o bem entregue, tudo no mesmo dia. Esta fascinante possibilidade será resultado da combinação entre eficiência e flexibilidade dos processos produtivos. Quer em contexto académico, quer em contexto industrial, vários nomes são aplicados a este novo paradigma: Industria 4.0, Fábricas do Futuro ou Produção Inteligente; todos referentes ao mesmo advento tecnológico. Este conceito abrange múltiplos domínios tecnológicos, apresentando uma riqueza de oportunidades de investigação e criando a necessidade de tecnologias inovadoras. Esta tese investiga dois domínios tecnológicos relacionados com este novo paradigma e aborda um problema chave em cada domínio. No domínio dos Sistemas de Produção Cíber-Físicos, aborda o problema de estabelecer uma rede uniformizada de ativos industriais onde o software e as suas ligações com outros ativos sejam claramente discerníveis e reconhecidas. No domínio dos Sistemas de Manufatura Reconfiguráveis, aborda o ritmo acelerado com que as linhas de produção terão que ser reconfiguradas, e, em particular, como o software terá de ser reconfigurado em paralelo com as linhas de produção e a facilidade com que o novo software pode ser desenvolvido e inserido em produção para atender a desafios emergentes. Uma solução para ambos os problemas deriva do campo da Engenharia de Software Baseada em Componentes, onde esta tese se inspirou para desenvolver um sistema Smart Component inovador, com especial destaque nas capacidades de reconfiguração e distribuição de software. O sistema proposto explora a utilização do Linux, um sistema operativo de uso geral, como ambiente de execução (RTE) de componentes. Através da combinação de partilha direta de memória entre componentes e da utilização de computação paralela e reconfigurável, o sistema proposto atende aos padrões de desempenho de aplicações industrias estabelecidos, demonstrando um alto grau de flexibilidade e capacidade de reutilização de componentes. A flexibilidade do Smart Component é demonstrada através da implementação de dois modelos de componentes. O modelo de componentes IEC 61499, projetado para modelar aplicações distribuídas orientadas a eventos, para monitorização e controlo de sistemas industriais, e o modelo Smart Object Self-Description (SOSD), desenvolvido pelo autor para descrever componentes de software, assim como as suas interligações e as suas associações a ativos industriais. A implementação do IEC 61499 foi diretamente comparada a outros RTEs existentes, superando-os em casos de uso reais e igualando o melhor desempenho de um dos RTEs quando aplicado um benchmark sugerido na literatura. De forma a avaliar o desempenho de reconfiguração do Smart Component, assim como o método simplificado de desenvolvimento de componentes de software, foram ainda propostos nesta tese benchmarks adicionais. A eficácia da implementação do modelo SOSD foi validada através da sua aplicação a um caso de uso real, fornecendo a outros nós de um Sistema de Produção Cíber-Físico o contexto sobre a origem dos dados recolhidos e os componentes de software responsáveis pelo seu processamento. Ao utilizar o Linux como RTE, foi possível demonstrar que a camada de software tradicionalmente dedicada à gestão de componentes é desnecessária, devido ao sistema proposto ser capaz de executar aplicações em conformidade com padrões de desempenho relevantes, ao mesmo tempo que mostra uma flexibilidade superior, superando os RTEs testados que utilizam a abordagem tradicional. Apesar de existirem muitos ambientes de execução para componentes de software, poucos permitem o desenvolvimento e utilização simultânea de componentes construídos em mais do que uma linguagem de programação, e nenhum – dado o conhecimento atual do autor – permite o desenvolvimento de componentes em qualquer linguagem de programação – desde que essa linguagem suporte leitura e escrita de ficheiros. A simplicidade de desenvolver um programa de software para Linux e convertê-lo num componente de software é uma característica promissora que deverá beneficiar o desenvolvimento de aplicações de controlo e monitorização industrial, pois acrescenta ao processo de desenvolvimento de aplicações industriais os benefícios de múltiplas linguagens de programação de alto nível.”

DEI TALKS | “Analyzing and Modeling Intelligent Systems Users’ Behavior in Digital Society” pelo Prof. Humberto Marques-Neto

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“Os sistemas de informação são cada vez mais inteligentes e estão presentes no quotidiano das pessoas e das empresas, facilitando e modificando a realização de diversas atividades. Para além do tratamento dos dados intrínsecos de cada sistema, os dados provenientes das interações dos seus utilizadores podem contribuir para identificar, modelar e analisar os padrões de comportamento das pessoas. A análise de dados provenientes da utilização de sistemas web e aplicações móveis e, em particular, de redes sociais online como o Twitter, Facebook, WhatsApp, Instagram e TikTok (respeitando obviamente a privacidade dos utilizadores), pode contribuir para a compreensão de algumas dinâmicas e comportamentos específicos dos seres humanos.

Nesta palestra irei apresentar como o nosso grupo de investigação tem feito a caracterização, análise e modelagem do comportamento de utilizadores de sistemas de informação inteligentes, mais especificamente, utilizadores de redes sociais online e de sistemas de informação que disponibilizam informações em portais de dados abertos, para induzir o desenvolvimento de novos softwares que utilizam algoritmos de machine learning e inteligência artificial. O comportamento dos utilizadores de sistemas de informação, juntamente com os padrões de interação social e de mobilidade humana nos centros urbanos, além de subsidiar decisões e políticas de órgãos e instituições governamentais responsáveis pelo planeamento urbano, podem alcançar e incentivar programadores interessados em criar softwares inovadores com potencial para melhorar a vida das pessoas numa sociedade digital e conectada.”

“Analyzing and Modeling Intelligent Systems Users’ Behavior in Digital Society” será apresentada dia 25 de janeiro, às 14:00, na sala B006, com a moderação do Prof. Gil Gonçalves (DEI).

Short Bio:
“Prof. Humberto T. Marques-Neto is a researcher and a professor in the Department of Computer Science at the Pontifical Catholic University of Minas Gerais (PUC Minas) in Belo Horizonte – Brazil. He holds a degree in Computer Science from the PUC Minas, a Master’s in Information Science, and a Ph.D. in Computer Science, both from the Federal University of Minas Gerais – UFMG. In the last few years, he has published some papers on the characterization and modeling of large-scale distributed system user behavior, online social network analysis and modeling, computing systems for mobile devices, and software engineering. He also coordinates (at PUC Minas) the Center of Technological Innovation and PUCTec, a Hub for Innovation and Business with about 30 startups. Since last August, he has been spending a one-year sabbatical as a Visiting Fellow in the Department of Computer Science of the University of Pisa.”

Provas de Doutoramento em Informática (MAP-i): ”Artificial Intelligence Methods for Automated Difficulty and Power Balance in Games”

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Candidato
Simão Paulo Rato Alves Reis

Data, Hora e Local
11 de janeiro, às 14:00, na Sala de Atos da FEUP

Presidente do Júri
Doutor Carlos Miguel Ferraz Baquero-Moreno, Professor Catedrático, Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Vogais
Doutor João Alberto Fabro, Professor Associado do Departamento Acadêmico de Informática do Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Brasil;
Doutor Rui Filipe Fernandes Prada, Professor Associado do Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa;
Doutora Pétia Georgieva Georgieva, Professora Associada com Agregação do Departamento de Eletrónica, Telecomunicações e Informática da Universidade de Aveiro (representante da Comissão Científica do MAP-i);
Doutor Luís Paulo Gonçalves dos Reis, Professor Associado com Agregação do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (Orientador);
Doutor Henrique Daniel de Avelar Lopes Cardoso, Professor Associado do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

A tese foi coorientada pelo Doutor Nuno Lau, Professor Associado da Universidade de Aveiro.

Resumo:
“Esta tese estuda o problema de equilíbrio no desenvolvimento de jogos, nomeadamente de jogos para dois jogadores. Especificamente, pretende-se investigar a viabilidade da Inteligência Artificial (IA) como ferramenta auxiliar para corrigir propriedades de jogos. Dividimos a nossa investigação em dois caminhos: Equilíbrio de Poder, onde o objetivo é ajustar as estratégias de jogo para que estas se tornem ferramentas efetivas de vitória; Equilíbrio de Dificuldade, onde o objetivo é ajustar propriedades de jogos em tempo real para que jogadores mais fracos ou em desvantagem possam competir contra jogadores mais fortes, ou jogadores em vantagem. Ambos os domínios exigem afinações no jogo, mas diferem no tempo e no seu objetivo, um lida com o desequilíbrio no desenho de jogos, enquanto o outro lida com o desigualdade nas habilidades dos jogadores. Para o Equilíbrio de Poder, a nossa metodologia foi definir um ecossistema completo de equilíbrio de meta-jogos baseado na franquia de vídeo jogos Pokémon e construir uma competição de IA onde as múltiplas tarefas associadas (batalha, previsão, construção de equipas e equilíbrio do meta-jogo) estão presentes e podem ser testados num domínio comum. Para equilibrar o metajogo, seguimos um modelo adversarial onde os construtores de equipas pretendem restringir-se ao uso de Pokémon ótimos enquanto os agentes equilibradores incentivam o máximo possível de Pokémon distintos a serem escolhidos pelos construtores de equipa. Isto resulta em agentes capazes de jogar, construindo equipas eficazes e afinar a lista de Pokémon ao longo do tempo. Discutimos como os nossos modelos podem ser extendidos noutros domínios de vídeo jogos. Para o Equilíbrio de Dificuldade, propomos uma estrutura de Ajuste de Dificuldade Dinâmico Multijogador onde um agente Mestre de Jogo (MJ) é treinado e inserido num jogo, e dependendo do estado do jogo implementa mecanismos de handicap. O regime de treino segue uma ordem específica. Para generalizar situações de vantagem, perturbações parametrizadas nas ações de um agente de referência são usadas para simular vários graus de habilidade no jogo, e a vantagem de cada jogador é usada para traçar curvas, estas avaliadas para recompensar o MJ. Isto resulta na capacidade do MJ de otimizar um conjunto de critérios de desenho de jogo e criar oportunidades para o jogador atrás de recuperar. Mostramos que existem ferramentas de IA adequadas para cada tarefa, e é razoável pensar em equilíbrio de poder e dificuldade como problemas separados, mas onde ambos podem ser assistidos automaticamente e facilitados, e ambos aumentam a nossa compreensão do campo de equilíbrio automatizado de jogos.”

Estudantes do M.EIC distinguidas com Bolsas de Mérito da E-Redes

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A 2ª edição da E-REDES Top Women Scholarship trouxe-nos boas notícias com cinco estudantes do Mestrado em Engenharia Informática e Computação agraciadas com uma das 30 bolsas atribuídas.

 Ana Matilde Guedes Perez da Silva Barra, Catarina Oliveira Pires, Eunice Juliana Freitas Amorim, Margarida Assis Ferreira e Mariana Mirra Monteiro, as estudantes distinguidas, para além da bolsa de mérito no valor de 2000€ terão acesso a um Programa de Mentoring com acompanhamento personalizado de um mentor E-REDES, através do qual as estudantes ficarão a conhecer melhor as atividades e oportunidades oferecidas pelo setor da energia.

A motivação para o setor, a aproximação ao contexto empresarial, o estímulo ao networking entre mentoradas e mentores da E-REDES, são alguns dos objetivos deste programa de mentoria, oferecido a todas as vencedoras, e que acompanha o ano académico.

A E-REDES Top Women Scholarship é um programa de bolsas destinado a agraciar jovens mulheres finalistas de mestrado nas áreas da Engenharia Eletrotécnica e da Informática, com o objetivo de encorajar um aumento do número de mulheres que optam pelo setor tecnológico, onde ainda persistem desequilíbrios de género.

“Estamos comprometidos em promover a participação plena e a igualdade de oportunidades na nossa organização, mas também em apoiar e estender a outras áreas tecnológicas”, lê-se na página do programa.

Na 1ª edição, decorrida em 2022, as estudantes Ana Inês Oliveira de Barros e Diana Cristina Amaral de Freitas, atualmente recém graduadas do M.EIC, também integraram a lista de vencedoras. Recordemos aqui.

Foto: DR

DEI TALKS| “Aprendizado colaborativo em redes neuronais artificiais” pelo Prof. Areolino de Almeida Neto

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“Toda a tarefa que não pode ser realizada por um único agente precisa da interação de múltiplos agentes alinhados à solução do problema. Normalmente, o trabalho em equipe demanda uma coordenação entre os membros, para que não haja conflitos e o resultado seja mais eficiente. No campo do aprendizado artificial, quando um elemento não consegue aprender completamente a solução de um problema, é necessária a participação de outros elementos “inteligentes” para aprender por completo essa solução. Desta forma, apresenta-se um sistema de aprendizado colaborativo, no qual os agentes inteligentes aprendem a colaborar entre si para obter um aprendizado completo de forma autocoordenada (sem um coordenador) e sem a ocorrência de conflitos entre os elementos inteligentes. Especificamente, trata-se da inserção de outras redes neuronais ou de outras camadas intermediárias em uma RNA de modo a colaborar com o aprendizado já adquirido e desta maneira adicionar novos conhecimentos ao sistema.”

O Prof. Areolino de Almeida Neto descreve-nos assim o que será a sua apresentação, intitulada “Aprendizado colaborativo em redes neuronais artificiais”, a ter lugar dia 15 de novembro, às 14:30, na sala B033.

A palestra terá a moderação do Prof. Carlos Soares (DEI).

Short Bio

Areolino de Almeida Neto, Bacharel em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Maranhão (UFMA) em 1990, Mestre em Engenharia Aeronáutica e Mecânica pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) em 1998 e Doutor em Engenharia Aeronáutica e Mecânica pelo ITA / Universität Hannover (2004). Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, Mecatrónica e Ciência da Computação, com enfase em Sistemas Mecatrónicos e Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: redes neuronais, aprendizagem por reforço, robótica móvel e robótica de manipuladores. Desde 2015, trabalha como Coordenador do GT-Eng. Aeroespacial da Secretaria de Ciência, Tecnologia e Inovação (SECTI) do Maranhão, Brasil. É membro permanente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFMA desde 2010, que permitiu publicar diversos artigos científicos sobre redes neuronais e aprendizagem por reforço, e um livro sobre múltiplas redes neuronais autocoordenadas.

DEI TALKS | “Projetos de investigação e oportunidades de cooperação com São Paulo – Brasil” pelo Prof. Alessandro Santiago dos Santos

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Nesta apresentação, que terá lugar no dia 6 de Novembro, às 14:30, na sala I-105 (DEEC), serão abordadas as principais linhas de investigação do Instituto de Pesquisas Tecnológicas, São Paulo, Brasil, com enfoque nos projetos relacionados com Cidades Inteligentes e TICs. Serão também exploradas oportunidades de colaboração nestas áreas.

A palestra terá a moderação do Prof. Rosaldo Rossetti (DEI).

“Alessandro Santiago dos Santos, Investigador sénior no Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo (IPT), atuando na Pesquisa e Desenvolvimento Tecnológico brasileiro por mais de 20 anos, com estudos e projetos de transformação digital. Atualmente é investigador visitante no Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa, investigando assuntos relacionados a cidades inteligentes, resilientes e sustentáveis. No Brasil, é Gerente de Desenvolvimento de negócios da unidade de tecnologias digitais do IPT; coordenador e professor do Mestrado Profissional em Computação aplicada no IPT, e foi membro do comitê de contingência de enfrentamento do Coronavírus em São Paulo atuando no Sistema de Monitoramento Inteligente, que apoiou o governo na condução da pandemia. Doutorado em Engenharia de Transportes e Mestre em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo, Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Mato Grosso. Prêmios, reconhecimentos acadêmicos e empresariais fazem parte da trajetória profissional, incluindo experiências gerenciais em empresas como SENAC, IBM, IPT. Projetos, consultorias e pesquisas em áreas como: Sistemas Inteligentes de Transportes, Internet das Coisas, Indústria 4.0, Cidades Inteligentes e Sustentáveis. Cooperação internacional com a Europa em projetos de P&D em TI e Transportes, além de assessoria com o fórum econômico mundial na plataforma de política de dados no Centro da 4a revolução Industrial (C4IR Brasil).”

Maratona Inter-Universitária de Programação 2023 (MIUP)

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No dia 21 de outubro de 2023, teve lugar a Maratona Inter-Universitária de Programação 2023 (MIUP), no Departamento de Engenharia Informática da Universidade de Coimbra. A MIUP é uma competição de programação destinada a estudantes universitários e realiza-se anualmente desde 2001. Proporciona uma excelente oportunidade para os estudantes testarem a sua capacidade de resolução de problemas e, para além do aspeto competitivo, a MIUP possibilita também o convívio e troca de experiências entre alunos e professores das Universidades portuguesas. Nesta competição, equipas de três elementos são desafiadas a resolver diversos problemas usando as linguagens C, C++, Java e Python.

Nesta edição, contámos com a participação de 6 alunos da Licenciatura em Engenharia Informática e Computação (L.EIC) e 1 do Mestrado em Engenharia Informática e Computação (M.EIC). Ao contrário de anos anteriores, devido à crescente colaboração entre o DEI e o DCC, as equipas da Faculdade de Engenharia (FEUP) e da Faculdade de Ciências (FCUP) concorreram como Universidade do Porto. Houve até uma equipa mista e outra que incluía um elemento de outra faculdade, o ICBAS.

Este ano, 3 equipas da Universidade do Porto tiveram o privilégio de conquistar a distinção de alcançar o top-6:
1º lugar – 2 alunos da MCC e 1 do ICBAS 🥇- medalha de ouro
4º lugar – 1 aluno de LCC, 1 de MCC e 1 de L.EIC 🥉 – medalha de bronze
6º lugar – 1 aluno de M.EIC e 2 de L.EIC 🥉 medalha de bronze

Mais informação sobre a MIUP 2023 poderá ser vista na página do evento e os resultados finais das equipas aqui.

MEDINFOR VI – A Medicina na Era da Informação

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Nos dias 18, 19 e 20 de outubro de 2023, teve lugar na FLUP o Colóquio Internacional MEDINFOR VI – A Medicina na Era da Informação, um encontro científico promovido pela Universidade do Porto e a Faculdade de Medicina da Bahia (FMB), cuja organização ficou a cargo da FLUP/CITCEM, do Instituto de Ciências Biomédicas Abel Salazar (ICBAS) e da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto (FMUP). O Colóquio contou com a participação de professores e investigadores de renome, de diversos países, das áreas da Ciência da Informação, das Ciências da Saúde, das Ciências da Computação e da Cultura.

Os 4 temas desta edição – Gestão da Informação nos Sistemas de Saúde, Inteligência Artificial na Medicina, Comunicação e Divulgação Científica e Médicos-cultural, Memória, Identidade e Património, promoveram a interdisciplinaridade entre a Medicina e a Ciência da Informação, o objetivo principal deste evento.

No segundo dia do encontro, *Eugénio da Costa Oliveira, Professor Emérito da Universidade do Porto/ Professor Catedrático do DEI/ FEUP, participou, ao lado de Mariana Pais (FMUP) e Rui Sousa e Silva (FLUP), na mesa redonda “A Inteligência Artificial na Saúde: o impacto dos Large Language Models”, moderada por Ricardo Cruz Correia (FMUP).

Em discussão neste e nos outros painéis inseridos no tema II, “IA na Medicina”, procuraram responder e clarificar algumas questões sobre a promissora aplicação da IA na Medicina, tais como: “Qual é o valor do médico neste panorama de mudança do mundo informacional e da I.A.?”; “Qual é o papel da IA na Medicina e os princípios éticos na conceção dos algoritmos?”; Qual a relevância da IA na informação médica?”; Qual é a correlação das imagens com o contexto clínico e sua integração com o status dos biomarcadores, informações moleculares e outros dados informacionais biológicos e farmacológicos?”, entre outras.

A perspetiva transmitida pelo professor do DEI está incluída na sua apresentação inicial que pode ser lida aqui.

* CV resumido

Resultados do projeto THEIA validam o sucesso da parceria científica U.Porto-Bosch

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A Bosch e a Universidade do Porto (U.Porto) apresentaram os resultados do projeto THEIA (Automated Perception Driving), que visa melhorar a segurança de veículos autónomos. O projeto foi apresentado no dia 26 de setembro na Alfândega do Porto e envolveu a participação da Ministra da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior, Elvira Fortunato, e de instituições parceiras.

O trabalho de investigação desenvolvido no âmbito do THEIA focou-se em melhorar as capacidades dos sensores dos veículos autónomos, em particular dos sensores LiDAR, permitindo uma perceção do ambiente exterior dos veículos mesmo em condições adversas. Adicionalmente, o projeto abordou ainda a eficiência dos algoritmos de perceção e a segurança dos dados.

O consórcio entre a Bosch e a U.Porto representou um investimento de mais de 28 milhões de euros e envolveu colaboradores da Bosch e investigadores da Universidade do Porto na Faculdade de Engenharia (DEEC e DEI) e na Faculdade de Ciências (DCC). Os investigadores do DEI no projeto estiveram envolvidos em tarefas relacionadas com a perceção precisa e eficiente, desenvolvendo métodos baseados em visão por computador e inteligência artificial. Esta colaboração resultou ainda na publicação de vários artigos científicos e em dissertações de mestrado de estudantes do M.EIC e outros cursos em que o DEI participa.

Foto: U.Porto