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Factos & Números
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Apresentação

Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão

O LIAAD investiga na área estratégica de Data Science, que tem verificado um crescente interesse por todo o mundo, sendo fundamental para todas as áreas da atividade humana.

As enormes quantidades de dados recolhidos (Big Data) e a generalização de dispositivos com sensores e/ou poder de processamento oferecem cada vez mais oportunidades e desafios a cientistas e engenheiros.

Além disso, a procura por modelos complexos de apoio à decisão está a generalizar-se em áreas como negócios, saúde, ciência, governo eletrónico e e-learning, o que nos encoraja a investir em diferentes abordagens.

A nossa estratégia geral é tirar proveito do fluxo e diversificação de dados e investir em linhas de investigação que ajudarão a reduzir a lacuna entre dados recolhidos e dados úteis, oferecendo diversas soluções de modelação.

No LIAAD o trabalho científico centra-se nas seguintes áreas: machine learning, estatística, otimização e matemática.

Últimas Notícias
Inteligência Artificial

Quando a IA prevê e explica: autocarros elétricos contam com uma nova aliada na antecipação de falhas

Junta técnicas avançadas de machine learning, deep learning e eXplainable AI para prever falhas em ambiente operacional e gerar explicações dos alarmes gerados para as equipas de manutenção. O FOX-PM é um projeto que junta o INESC TEC e a CaetanoBus e que vai criar um sistema inovador de manutenção preditiva online e explicável, aplicável a frotas de autocarros elétricos. O objetivo é aumentar a fiabilidade dos sistemas, reduzir tempos de paragem e otimizar o uso de recursos.  

07 novembro 2025

Espaço para debater Ciência de Dados contou com contributos INESC TEC

Promover a troca de experiências e conhecimentos nas áreas de Ciências de Dados. Foi este o principal objetivo do Data Powwow 2025. 

30 outubro 2025

Inteligência Artificial

Portugal vence pela primeira vez prémio internacional de ciência de computadores – e a galardoada é investigadora do INESC TEC

Miriam Seoane Santos é investigadora do INESC TEC e docente da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto (FCUP) e acaba de ser distinguida pelo seu contributo para o desenvolvimento responsável de sistemas de Inteligência Artificial. A investigadora foi a primeira portuguesa a vencer o prémio internacional ERCIM Cor Baayen, que visa distinguir investigadores e investigadoras em início de carreira, nunca antes atribuído a Portugal, desde a sua criação em 1995.

23 outubro 2025

Inteligência Artificial

Investigação INESC TEC analisa construção de narrativas nas notícias online como combate à desinformação

Trabalho enquadrado no International Workshop on Semantic Evaluation 2025 incluiu um exaustivo processo de anotações e culminou na criação de um dataset multilingue, fornecendo as bases para o treino de modelos capazes de identificar narrativas em português europeu.

07 outubro 2025

Pela mão do INESC TEC, o Porto foi de novo a capital europeia de IA e machine learning durante uma semana

Durante cinco dias, de manhã à noite, cerca de 1300 investigadores de todo o mundo fizeram do Porto o epicentro das discussões que irão nortear o caminho futuro de temas como aprendizagem automática e IA responsável. A maior conferência da área pode voltar à cidade em 2035. 

30 setembro 2025

012

Projetos Selecionados

SMARTBOGIE

SMARTBOGIE – Solução Inovadora para a Mobilidade Ferroviária de Mercadorias

2025-2028

FOXPM

Failure Online eXplanation for Predictive Maintenance

2025-2028

ScopeAI

Sistema inteligente de caracterização e otimização de produto alimentar com base na experiência de consumidores.

2025-2028

CardioComplete

Automatic Complete Reporting of Cardiovascular Findings in Opportunistic Computed Tomography Screening

2025-2026

ATLAS

Atlantic Tracking with Lightwave Acoustic Sensing

2025-2028

ATAI

Aplicação de técnicas avançadas na gestão de escalas

2025-2027

PROD_AI

Solução IA/ML preditiva aplicada ao procurement e gestão de produção:

2025-2027

Doc2FraudDetection

Automated Detection of Fraudulent Documents

2025-2025

BolsasFCT_Gestao

Financiamento Bolsas Doutoramento FCT - Gestão

2025-9999

Easy4ALL

AI Assistant for No-Code Plataform

2024-2026

ATE

Aliança para a Transição Energética

2023-2026

PTPumpup

Building Portuguese Language Resources through machine learning and limited human interaction

2021-2024

Equipa
Publicações

LIAAD Publicações

Ler todas as publicações

2026

Preface

Autores
Ribeiro, P; Japkowicz, N; Jorge, AM; Soares, C; Abreu, PH; Pfahringer, B; Gama, MP; Larrañaga, P; Dutra, I; Pechenizkiy, M; Pashami, S; Cortez, P;

Publicação
Lecture Notes in Computer Science

Abstract
[No abstract available]

2026

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track - European Conference, ECML PKDD 2025, Porto, Portugal, September 15-19, 2025, Proceedings, Part VII

Autores
Ribeiro, RP; Pfahringer, B; Japkowicz, N; Larrañaga, P; Jorge, AM; Soares, C; Abreu, PH; Gama, J;

Publicação
ECML/PKDD (7)

Abstract

2026

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track - European Conference, ECML PKDD 2025, Porto, Portugal, September 15-19, 2025, Proceedings, Part VI

Autores
Ribeiro, RP; Pfahringer, B; Japkowicz, N; Larrañaga, P; Jorge, AM; Soares, C; Abreu, PH; Gama, J;

Publicação
ECML/PKDD (6)

Abstract

2026

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track - European Conference, ECML PKDD 2025, Porto, Portugal, September 15-19, 2025, Proceedings, Part V

Autores
Ribeiro, RP; Pfahringer, B; Japkowicz, N; Larrañaga, P; Jorge, AM; Soares, C; Abreu, PH; Gama, J;

Publicação
ECML/PKDD (5)

Abstract

2026

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track - European Conference, ECML PKDD 2025, Porto, Portugal, September 15-19, 2025, Proceedings, Part IV

Autores
Ribeiro, RP; Pfahringer, B; Japkowicz, N; Larrañaga, P; Jorge, AM; Soares, C; Abreu, PH; Gama, J;

Publicação
ECML/PKDD (4)

Abstract

Factos & Números

3Capítulos de livros

2020

19Artigos em revistas indexadas

2020

29Investigadores Séniores

2016